[发明专利]一种基于元学习的变工况故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于元学习的变工况故障诊断方法，以解决传统深度学习进行故障诊断时面临的无法适应新工况导致分类精度低、泛化性能差的问题。本发明提出了一种学会学习机制，离线训练时多个机构并行训练，将网络模型参数和损失值上传至联邦中心，联邦中心根据损失值决定参数聚合时机构所占的权重，建立联邦模型学习出联邦聚合策略；基于元学习方法，在线检测时，将变工况下采集到的数据分发给各机构，联邦中心利用学习到的联邦策略快速建模学习出新的联邦模型进行故障诊断，充分利用先验知识对新任务进行指导，实现学会联邦，更具有实时性、精确性。