[发明专利]基于部分迁移卷积网络的机械设备智能故障诊断方法有效
| 申请号： | 201911155556.7 | 申请日： | 2019-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN110866365B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 林京;焦金阳;梁凯旋;丁传仓 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学;西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G01M13/021;G01M13/028;G01M13/045 |
| 代理公司： | 北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙) 11474 | 代理人： | 韩燕 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于部分迁移卷积网络的机械设备智能故障诊断方法，其采集机械设备在不同运行工况下的运行数据，组成数据集，将数据集X中的部分数据作为源域训练样本集和目标域测试样本集，并对每个样本数据进行数据标准化，然后使用源域训练样本集训练两个结构相同但初始化参数不同的一维卷积神经网络模型并基于目标域测试样本集对训练后的两个卷积神经网络模型进行修正得到卷积神经网络机械设备故障诊断模型，使用故障诊断模型基于实时运行数据对机械设备进行故障诊断输出故障类型。本发明能够有效地在更真实的机械故障诊断中使用，即考虑到目标域的无标签性，使得训练出的诊断模型可以更佳的诊断机械设备的故障。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 部分 迁移 卷积 网络 机械设备 智能 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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