[发明专利]一种基于深度原型网络的少样本轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202210236017.1 | 申请日： | 2022-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN114861749A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 王金瑞;张骁;韩宝坤;张宗振;鲍怀谦;季珊珊 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G01M13/045 |
| 代理公司： | 青岛润集专利代理事务所(普通合伙) 37327 | 代理人： | 赵以芳 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度原型网络的少样本轴承故障诊断方法，涉及轴承故障诊断技术技术领域，包括：支持集原型计算：采用改进的k‑means++聚类算法计算支持集中每个故障类别的原型；查询集判别分类：将支持集原型应用到查询集的判别分类中；查询集样本聚合：构造原型损失；测试集样本测试：测试集样本经过更新后的特征提取器处理后，将与每个已知故障类别的原型进行距离测量。本发明利用特征聚类算法k‑means++计算每个已知类的原型，通过计算标记后的目标样本到原型的欧氏距离，将标记后的目标样本分配到距离最近的原型类中。还构造原型损失以增强故障标记样本与对应原型之间的紧凑性，既可识别已知故障类别样本，又能有效地剔除来自未知类别的故障样本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 原型 网络 样本 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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