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多源子域负迁移抑制的轴承诊断方法、系统、介质和设备
摘要文本
本发明涉及轴承故障诊断技术领域,公开一种多源子域负迁移抑制的轴承诊断方法、系统、介质和设备,包括:获取轴承对应的源域数据和目标域数据、待测轴承数据,构建包括特征提取器、域判别器、包括多个分类器的特定领域分类器、局部最大均值差异模块的故障诊断模型,域判别器通过域对抗对齐所有域特征的全局分布后输入特定领域分类器,特定领域分类器输出源域的预测标签和目标域的伪标签,局部最大均值差异模块结合所有分类器输出的伪标签和局部最大均值差异对齐所有域的子域;将待测轴承数据输入训练完成的故障诊断模型得到轴承的故障诊断结果。本发明可以解决源域负迁移问题,提高轴承故障诊断的准确性。
申请人信息
- 申请人:苏州大学
- 申请人地址:215000 江苏省苏州市吴江区久泳西路1号
- 发明人: 苏州大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 多源子域负迁移抑制的轴承诊断方法、系统、介质和设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311585882.8 |
| 申请日 | 2023/11/24 |
| 公告号 | CN117591935A |
| 公开日 | 2024/2/23 |
| IPC主分类号 | G06F18/241 |
| 权利人 | 苏州大学 |
| 发明人 | 陈良; 陈星; 庄虹 |
| 地址 | 江苏省苏州市姑苏区十梓街1号 |
专利主权项内容
马 克 数 据 网 1.一种多源子域负迁移抑制的轴承诊断方法,其特征在于,包括:获取轴承对应的源域数据和目标域数据并进行预处理,构建包括特征提取器、域判别器、特定领域分类器、局部最大均值差异模块的故障诊断模型,所述特定领域分类器包括多个分类器;所述特征提取器提取预处理后的源域数据和目标域数据的特征并输入所述域判别器,所述域判别器通过域对抗对齐所有域特征的全局分布后输入所述特定领域分类器,所述特定领域分类器输出源域的预测标签和目标域的伪标签,所述局部最大均值差异模块结合所有分类器输出的伪标签和局部最大均值差异对齐所有域的子域;将预处理后的源域数据和目标域数据输入所述故障诊断模型对所述故障诊断模型进行训练得到训练完成的故障诊断模型,获取待测轴承数据进行预处理,将预处理后的待测轴承数据输入训练完成的故障诊断模型,得到轴承的故障诊断结果。