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公开(公告)号:CN116010883A
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202310112737.1
申请日:2023-02-14
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/2415 , G01M13/045 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/096 , G06N3/09 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于改进联合分布适配的轴承故障诊断方法、设备和存储介质,涉及轴承故障诊断方法领域。方法包括以下步骤:步骤1、根据轴承振动信号建立源域特征集、目标域特征集;步骤2、构建特征可迁移性量化指标后建立源域特征样本集、目标域特征样本集;步骤3、对源域特征样本集进行流形子空间学习,得到源域特征子集以及特征映射矩阵;基于特征映射矩阵将目标域特征样本集转换为目标域特征子集后进行联合分布适应算法求解,获得分布适应的源域特征集、目标域特征集;步骤4、采用分布适应后的源域特征集对分类器进行训练,并利用训练好的分类器基于分布适应后的目标域特征集得到故障诊断结果;设备和存储介质用于实现该方法。
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公开(公告)号:CN117093924A
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202311131734.9
申请日:2023-09-04
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/22 , G06N20/20 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于域适应特征的旋转机械变工况故障诊断方法,包括以下步骤:步骤1、获取有标签的源域特征样本集、无标签的目标域特征样本集;步骤2、计算得到特征分类准确率acc、SSIM和FID分数,并以此构建特征量化评估指标Z,通过Z值和设定阈值比较,从源域和目标域中提取出相应特征构建新的特征子集;基于Z计算结果选择相应数据构建源域、目标域特征样本子集;步骤3、对源域、目标域特征样本子集中数据进行联合分布适应;步骤4、采用联合分布适应后的源域中数据对故障诊断分类器进行训练,然后联合分布适应后目标域中的数据输入至训练好的故障诊断分类器中,完成故障诊断。本发明提升了跨域故障识别性能。
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