[发明专利]基于深度残差收缩原型网络的元学习故障诊断方法及装置在审
| 申请号： | 202211539067.3 | 申请日： | 2022-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN116227586A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 袁烨;张永;胡俊伟;何心;周炜 | 申请（专利权）人： | 元始智能科技（南通）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0985 | 分类号： | G06N3/0985;G06N3/0464;G06F18/241;G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 张金玲 |
| 地址： | 226000 江苏省南通市开发*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度残差收缩原型网络的元学习故障诊断方法及装置，该方法包括：将根据目标域下的目标机械设备的运行参数和各预设故障类别下的各样本机械设备的运行参数构建的目标数据对，输入深度残差收缩原型网络的特征提取模块，得到第一特征向量和第二特征向量；将第一特征向量和第二特征向量输入至深度残差收缩原型网络的度量嵌入模块，得到相似性度量值，以获取目标机械设备的故障诊断预测值；特征提取模块是基于源域下的样本数据集进行元学习预训练的；度量嵌入模块是基于特征提取模块输出的目标域下的样本机械设备的运行参数的特征向量，进行度量元学习训练的。本发明实现在故障样本数据稀缺时，提高故障诊断的精准性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 收缩 原型 网络 学习 故障诊断 方法 装置 | ||
【主权项】：
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