[发明专利]一种基于熵最大化的变工况下旋转机械迁移诊断方法在审
| 申请号： | 202310316253.9 | 申请日： | 2023-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN116304878A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 佘道明;段玉丹;杨智超;陈进;李耀明 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G01M13/045;G06F18/213;G06F18/214;G06N3/096;G06N3/094;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南京智造力知识产权代理有限公司 32382 | 代理人： | 张明明 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于熵最大化的变工况下旋转机械迁移诊断方法，采集旋转机械关键部件的振动信号，并进行健康状态的特征提取；通过提取的特征计算源域分类器的损失函数；利用振动信号样本到类别预测向量的映射函数，计算目标域工况数据的预测类别分布，进而计算目标域工况的最小熵损失函数和最大熵损失函数；通过类别预测向量的熵表征源域分类器预测结果的权值；基于上述损失函数、最小熵损失函数和最大熵损失函数、权值计算总损失函数，并训练迁移诊断网络；将目标域工况旋转机械的振动信号输入训练完毕的迁移诊断网络，得到目标域旋转机械的健康状态。本发明能够有效地解决预测类别向量的多样性不够以及对抗领域适应的效果不佳的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最大化 工况 旋转 机械 迁移 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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