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公开(公告)号：CN118779781B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410747845.0
申请日：2024-06-11
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于自调节联合分布自适应的早期微弱故障诊断方法，涉及机械工程技术领域。该方法包括如下步骤，步骤1：采集对源域的一维振动信号和目标域的早期微弱故障信号。步骤2：搭建Gabor‑CNN主干网络。步骤3：对预处理之后的源域二维图像样本进行重划分。步骤4：统计伪标签相同的目标域样本分布，并求平均值以此作为分类的目标域样本的阈值。步骤5：计算每一轮经过主干网络分类之前的目标域样本数据对应的分布平均值，与步骤4中的阈值求比值，将比值作为条件分布损失和边缘分布损失在总损失函数中的系数；以此进行逐次迭代实现最终分类。本方法可以实现对机械设备退化阶段早期微弱故障的有效分类，防止后期严重故障造成的较高损失。
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公开(公告)号：CN119917914A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510091190.0
申请日：2025-01-21
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0442 , G01M13/045 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，公开了一种基于多源域深度迁移学习的轴承故障诊断方法及系统，包括：在不同工况下采集轴承部件的典型故障状态下的振动加速度数据信号；搭建诊断框架的主干网络，在训练中，计算各个源域与目标域之间的特征分布距离并构建多源域损失函数，根据Wasserstein距离设置多源域损失动态调节机制；获取待诊断的目标域无标签信号数据，预处理之后输入到训练好的诊断模型中，输出诊断结果保存并将特征可视化显示。通过降低模型对多个源域分类效果的关注度，有效减少了负迁移的影响，为进一步的故障处理提供支撑，确保系统的故障应对更加精准、安全。
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公开(公告)号：CN118779781A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410747845.0
申请日：2024-06-11
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于自调节联合分布自适应的早期微弱故障诊断方法，涉及机械工程技术领域。该方法包括如下步骤，步骤1：采集对源域的一维振动信号和目标域的早期微弱故障信号。步骤2：搭建Gabor‑CNN主干网络。步骤3：对预处理之后的源域二维图像样本进行重划分。步骤4：统计伪标签相同的目标域样本分布，并求平均值以此作为分类的目标域样本的阈值。步骤5：计算每一轮经过主干网络分类之前的目标域样本数据对应的分布平均值，与步骤4中的阈值求比值，将比值作为条件分布损失和边缘分布损失在总损失函数中的系数；以此进行逐次迭代实现最终分类。本方法可以实现对机械设备退化阶段早期微弱故障的有效分类，防止后期严重故障造成的较高损失。
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