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基于知识共享和模型迁移的全封闭压缩机故障诊断方法

摘要

基于知识共享和模型迁移的全封闭压缩机故障诊断方法,属于压缩机故障诊断技术领域。它包括以下步骤:一、数据准备及预处理;二、迁移模型准备及模型独立训练;三、构建判别器、训练判别器及再训练目标迁移模型;四、训练分类器;步骤五、故障诊断。本发明不需要目标域设备提供数据标签,仅提供部分无标记数据即可,大大降低数据依赖程度;利用梯度下降算法实现目标域特征向量分布项源域特征向量的靠近,实现模型迁移;利用深度稠密连接自编码器结构实现无监督特征学习,再次降低数据依赖程度;针对振动信号这类超长时序数据,深度密连接网络结构可实现超长序列数据的高效训练,通过将一维超长数据折叠成二维数据结构,可大大提高数据使用效率。

著录项

  • 公开/公告号CN112149726A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN202010996926.6

  • 申请日2020-09-21

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06F30/27(20200101);

  • 代理机构33213 杭州浙科专利事务所(普通合伙);

  • 代理人周红芳;朱盈盈

  • 地址 310006 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

  • 入库时间 2023-06-19 09:21:28

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