[发明专利]基于知识共享和模型迁移的全封闭压缩机故障诊断方法在审
| 申请号： | 202010996926.6 | 申请日： | 2020-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN112149726A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 孙哲;沈希;金华强;顾江萍;黄跃进;胡健峰;李康 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F30/27 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 周红芳;朱盈盈 |
| 地址： | 310006 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 基于知识共享和模型迁移的全封闭压缩机故障诊断方法，属于压缩机故障诊断技术领域。它包括以下步骤：一、数据准备及预处理；二、迁移模型准备及模型独立训练；三、构建判别器、训练判别器及再训练目标迁移模型；四、训练分类器；步骤五、故障诊断。本发明不需要目标域设备提供数据标签，仅提供部分无标记数据即可，大大降低数据依赖程度；利用梯度下降算法实现目标域特征向量分布项源域特征向量的靠近，实现模型迁移；利用深度稠密连接自编码器结构实现无监督特征学习，再次降低数据依赖程度；针对振动信号这类超长时序数据，深度密连接网络结构可实现超长序列数据的高效训练，通过将一维超长数据折叠成二维数据结构，可大大提高数据使用效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 知识 共享 模型 迁移 封闭 压缩机 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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