[发明专利]少样本下基于匹配元学习的复杂工况齿轮故障诊断方法在审
| 申请号： | 202310567067.2 | 申请日： | 2023-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN116593157A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 刘杰;王晓莹;郑元林;王婷;刘善慧 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G01M13/028 | 分类号： | G01M13/028;G01M13/021;G06F18/00;G06F18/10;G06N3/0464;G06N3/09;G06N3/0985;G06N3/084 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 涂秀清 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了少样本下基于匹配元学习的复杂工况齿轮故障诊断方法，具体按照以下步骤实施：获取齿轮不同工况下的振动信号数据，划分为源域和目标域；构建结合多尺度特征提取器和全局分类器的监督学习网络；对监督学习网络进行全局监督训练，获取优化后的多尺度特征提取器；构建基于匹配网络的度量模块，结合优化后的多尺度特征提取器，形成基于匹配元学习的故障分类网络；对度量模块进行训练，得到优化后的基于匹配元学习的故障分类网络；输入到优化后的基于匹配元学习的故障分类网络中进行诊断，得到齿轮故障诊断结果。本发明解决了现有技术中存在的模型难以训练，不易收敛和训练样本量较低时，故障诊断较低问题。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 基于 匹配 学习 复杂 工况 齿轮 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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