公开(公告)号：CN117113078A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310995855.1

申请日：2023-08-08

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘环宇 ,  绳远远 ,  王传朋 ,  张化良 ,  李君宝

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G01M13/04

Abstract: 基于多源数据集成的小样本轴承故障模式识别方法和系统，涉及机械装备智能运维及健康管理领域。解决了现有小样本轴承故障模式下，样本少导致识别困难，且存在识别不准确的问题。所述方法包括：根据公开数据集构建多源数据样本；提取多源数据样本特征，构建源域训练集和目标域训练集；将目标域训练集和源域训练集进行组合，获取组合后的源域训练集；根据目标域测试集和组合后的多源域样本集训练基分类器；计算域间分布度量和样本相似度；构建权重矩阵；根据基分类器对目标域测试集进行分类识别，获得类别概率；根据权重矩阵对类别概率进行加权集成，获取目标域测试集的分类结果，完成故障模式识别。本发明应用于故障识别领域。