[发明专利]一种基于元迁移学习的轴承小样本故障诊断方法和系统在审
| 申请号： | 202310121756.0 | 申请日： | 2023-02-16 |
| 公开（公告）号： | CN116465630A | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 沈长青;王培琪;丁建新;王书蓓;张福生;刘承建;缪红芳;王冬;石娟娟;黄伟国;朱忠奎 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06F18/241;G06F18/213;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/096 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 张荣 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于元迁移学习的轴承小样本故障诊断方法和系统，方法包括：采集不同工况下的轴承振动信号；对轴承振动信号进行快速傅里叶变换，并将变换后的轴承振动信号转换为二维特征图片集，二维特征图片集包括第一样本和第二样本；通过第一样本训练深度学习卷积网络，并保留训练后网络的特征提取器，同时剔除训练后网络的第一分类器，其中，所述第一分类器用于第一样本的分类；基于所述特征提取器和第二分类器构建模型，通过元迁移学习对模型中当前故障诊断任务的神经元参数进行优化，使特征提取器自适应其他所有故障诊断任务，其中,所述当前故障诊断任务为基于所述第二样本的故障诊断任务。本发明可以出色地解决小样本故障诊断问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 轴承 样本 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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