[发明专利]基于迁移学习的风机故障识别模型训练方法及系统有效
| 申请号： | 202111061125.1 | 申请日： | 2021-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN114021610B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 叶翔;金超;朱小芹;阴晓艳 | 申请（专利权）人： | 中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院 |
| 主分类号： | G06F18/2433 | 分类号： | G06F18/2433;G06N20/00;G06N20/10 |
| 代理公司： | 北京中南长风知识产权代理事务所(普通合伙) 11674 | 代理人： | 穆丽红 |
| 地址： | 100043 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于迁移学习的风机故障识别模型训练方法及系统，包括：S110、对源风机和目标风机各自的历史运行数据进行特征提取，得到各自的特征数据集；S120、对源风机故障识别模型进行训练和对超参数进行优化，得到最佳超参数；S130、根据最佳超参数和目标风机的特征数据集进行模型训练，得到目标风机故障识别模型，计算效果评估值；S140、按照分配比例形成迁移特征数据集，根据迁移特征数据集和最佳超参数进行模型训练，得到风机故障识别迁移模型，计算效果评估值；S150、判断迁移是否有效；若是，则将风机故障识别迁移模型作为对目标风机进行故障识别的模型。本发明可以提高故障识别模型的泛化能力，降低故障识别模型对样本数据的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 风机 故障 识别 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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