[发明专利]一种基于原型学习的智能设备故障诊断方法及系统在审
| 申请号： | 202310060297.X | 申请日： | 2023-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN116070134A | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 李新宇;柯审强;高亮;高艺平 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/213;G06N3/08;G06N3/0464;G06N3/045 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 孔娜 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于智能设备机械振动故障诊断领域，并具体公开了一种基于原型学习的智能设备故障诊断方法及系统，其充分利用不同类别的故障的特征不同，基于特征提取模块，将实际收集到的信号输入至神经网络中实现特征提取，经网络提取后的特征输入到已知类分类模块和未知类检测模块，利用原型学习设计第一类别原型和第二类别原型，缩小同一类别的类内距离并扩大不同类别的类间距离，同时通过施密特正交化和空间映射将信号特征映射至高维零空间内，使得同一类别的样本汇聚至一点，进而实现对未知类别的检测。本发明在训练集标签有限的情况下，不仅能够对训练集中出现过的已知类别的故障进行正确识别，同时还能探测出生产实际中出现的类别未知的故障。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 原型 学习 智能 设备 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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