[发明专利]基于深度可分迁移学习网络的跨轴承迁移诊断方法在审
| 申请号： | 202211230003.5 | 申请日： | 2022-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN115479775A | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 秦毅;钱泉;涂天佳;蒲华燕;鲁安卫 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 方钟苑 |
| 地址： | 400044 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度可分迁移学习网络的跨轴承迁移诊断方法，属于机械设备故障诊断技术领域。该方法包括：S1：采集轴承原始振动信号，并进行样本扩充；S2：构建基于IJDA域适应损失和I‑Softamx分类损失的DDTLN，其中，IJDA表示改进联合分布对齐，DDTLN表示深度可分迁移学习网络；S3：将划分好的的训练样本输入到DDTLN中，利用源域有标签样本的I‑Softamx分类损失函数和源域与目标域之间的IJDA域适应损失函数对迁移模型进行迭代更新训练；S4：经过多次迭代训练，误差曲线趋于稳定，迁移模型训练完成，训练好的迁移模型将用于跨轴承故障迁移诊断。本发明能提高迁移诊断精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 迁移 学习 网络 轴承 诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆大学，未经重庆大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202211230003.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
