[发明专利]基于深度残差网络和联合分布的逆变器参数故障诊断方法在审
| 申请号： | 202310175237.2 | 申请日： | 2023-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN116401610A | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 林琼斌;范宇航;黄若辰;蔡逢煌;王武;柴琴琴 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06F18/2433 | 分类号： | G06F18/2433;G06F18/214;G06F30/20;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 郭东亮;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提出基于深度残差网络和联合分布的逆变器参数故障诊断方法，以三相逆变器多种已知工况下的故障数据建立训练集，建立构建由多个残差块组成的深度残差网络模型，同时运用Adam算法及批归一化BN技术防止该模型过拟合，接着加入伪标签学习，对源域与目标域之间的联合分布差异进行度量，通过联合分布适配方法来实现两个域特征的联合分布对齐，并以差异最小化为目标对网络进行优化；本发明能解决实际工程的应用场景中多种工况下故障数据分布不同，导致传统的深度诊断模型泛化能力及效率发生下降的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 网络 联合 分布 逆变器 参数 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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