-
公开(公告)号：CN119167175A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411314673.4
申请日：2024-09-20
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种基于集成孪生神经网络的滚动轴承故障诊断方法，涉及滚动轴承故障诊断技术领域。该方法采用基于顺序欠采样的数据划分策略构建多个数据平衡的训练子集，每个训练子集用于训练一个基孪生神经网络模型；设计包含四层结构的孪生子网络；将弹性网络正则化后的对比损失作为孪生神经网络模型的损失函数；采用多数投票策略集成孪生神经网络诊断结果；本发明解决了目前基于孪生神经网络的滚动轴承故障诊断方法在数据不平衡条件下精度较低的问题，实验结果表明该方法大幅提升了数据不平衡情况下模型的诊断准确率，更加符合实际工程应用需求。
Search Results
1
records
(took 0.017 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
