基于迁移学习和对偶学习的轴承故障诊断方法及系统

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基于迁移学习和对偶学习的轴承故障诊断方法及系统
申请号:CN202411057114
申请日期:2024-08-02
公开号:CN118861823A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于迁移学习和对偶学习的轴承故障诊断方法及系统,通过获取多工况条件下的轴承全寿命振动信号,并搭建具有生成对抗形式的弱监督领域自适应网络框架,采用迁移课程学习和对偶学习的策略训练得到训练后的无监督领域自适应网络,采集现场测试数据并导入训练完成的弱监督领域自适应网络以获得对准确的故障诊断;采用迁移学习能力高效地选择和学习源域和目标域中的信息,采用对偶学习能力提高模型在高噪声和标签损坏场景下的鲁棒性和准确性。
技术关键词
轴承故障诊断方法 预测类别 样本 采集现场 轴承故障诊断系统 特征提取器 分类器 工况 超参数 数据 故障诊断模块 预训练网络 信号获取模块 无监督 寿命 标签模型 鲁棒性 策略