一种基于PDA-BLS模型的部分域适配的故障诊断方法及系统
申请人信息
- 申请人:广东石油化工学院
- 申请人地址:525000 广东省茂名市官渡二路139号大院
- 发明人: 广东石油化工学院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于PDA-BLS模型的部分域适配的故障诊断方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311803433.6 |
| 申请日 | 2023/12/25 |
| 公告号 | CN117743855A |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G06F18/214 |
| 权利人 | 广东石油化工学院 |
| 发明人 | 覃爱淞; 毛汉领; 张清华; 邵龙秋; 胡勤 |
| 地址 | 广东省茂名市官渡二路139号 |
摘要文本
广东石油化工学院取得“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种基于PDA‑BLS模型的部分域适配的故障诊断方法及系统。首先，通过概率标注方法预测目标域样本的标签，获取源域样本权重。然后，在BLS框架内，融入源域样本加权的最大均值差异、源域样本加权的分类损失，通过加权策略校正源域共享样本的选择偏差，过滤掉与目标域故障类别不相关的源域样本，仅迁移与目标域故障类别相关的源域样本的知识，从而抑制源域私有类别样本在域适配过程中造成的负迁移。此外，采用目标域样本分类损失方法进一步促进正迁移，以此学习BLS分类器，利用学到的BLS分类器实现对目标域样本的诊断，依据诊断结果重新计算源域样本的权重，如此反复迭代更新BLS分类器，实现部分域适配下的跨域故障诊断。。来自马-克-数-据-官网
专利主权项内容
1.一种基于PDA-BLS模型的部分域适配的故障诊断方法，其特征在于，包括：基于源域样本和概率标注方法，预测出目标域样本/>的初始标签；其中，n为所述源域样本的数目，n为所述目标域样本的数目；st基于所述初始标签通过公式计算出所述PDA-BLS模型迭代到第iter次时源域类别c中的第q个样本的权重/>其中，/>为所述PDA-BLS模型迭代到第iter-1次时所述目标域样本被预测为类别c的样本个数；通过公式计算出所述PDA-BLS模型第iter次迭代的源域样本权重向量ω；iter通过公式计算出边缘分布SWMMD矩阵V的第i行第j列的元素(V)；00ij通过公式计算出条件分布SWMMD矩阵V的第i行第j列的元素(V)；ccij通过公式计算出SWMMD矩阵v；通过线性变换函数将输入数据X＝[X，X]映射到所述PDA-BLS模型的特征层，形成特征节点再通过激活函数非线性变换生成增强节点H＝[H，...，H]，得到实际输入信号/>其中，/>α(x)为输入数据X的第i个样本x经过特征层变换和增强层变换后的输出；stm1miTi通过公式计算出所述源域样本的加权最大均值差异项；其中，β为输出权重矩阵；通过公式计算得到所述PDA-BLS模型的分类损失；其中，为所述PDA-BLS模型第iter次迭代的源域样本权重对角矩阵，/>为源域第i个样本的期望输出，/>为目标域第j个样本的预测输出，δ∈[0，1]为分类损失平衡因子；对所述输出权重矩阵β施加L2正则化，构造所述PDA-BLS模型的目标函数其中，θ为正则项系数，γ∈[0，1]为数据分布差异与分类损失之间的平衡因子；求解所述目标函数，得到所述输出权重矩阵β；当训练样本数目n+n大于或者等于所述PDA-BLS模型的节点数nk+m时，采用基于左伪逆算法求解所述PDA-BLS模型的输出权重矩阵β；st当所述训练样本数目n+n小于所述PDA-BLS模型的节点数nk+m时，采用基于右伪逆算法求解所述PDA-BLS模型的输出权重矩阵β；st基于求解出的输出权重矩阵β，通过公式f(x)＝α(x)β＝[f(x)，f(x)，...，f(x)]得到未知标签的目标域样本x的PDA-BLS模型输出；12C通过公式Label(x)＝argmax f(x)，i＝1，...，C得到所述未知标签的目标域样本x的预测标签。i