一种类不平衡样本下基于层再生网络的故障智能诊断方法

摘要

本发明公开了一种类不平衡样本下基于层再生网络的故障智能诊断方法，使用加速度传感器采集机械设备运行状态下的原始信号，以固定长度截取时间序列得到数据样本集，并对各样本进行标准化预处理；将获取的数据样本分类标签化，划分样本数据为预训练集、训练集和测试集；然后构建基于层再生网络的故障诊断模型，使用预训练集进行预训练，得到对旧任务数据健康状态具有良好识别能力的模型；使用训练集样本对模型进行训练并微调全连接层参数，得到对新任务数据健康状态具有良好识别能力的模型；最后，利用知识蒸馏对网络的全部参数进行调整，提升其对旧任务数据的识别能力。本发明可降低大量的数据储存成本，有利于推进智能诊断方法在工程实际的应用。