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公开(公告)号：CN119989164A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411866819.6
申请日：2024-12-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/2132 , G06F18/214 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种基于树标签和分层多粒度诊断网络的智能故障诊断及系统，该方法包括：获取传感器采集的故障数据，并对所述故障数据进行清洗分割处理；将多工况故障数据集按照多个层级进行树结构标签的标注，解构出由粗到细的层级标签；将标注好的数据输入分层多粒度诊断网络进行模型训练，利用树结构损失和多分类交叉熵损失结合的联合损失对分层多粒度诊断网络进行优化，通过树结构损失对任意两个层次标签之间的语义关系进行编码，并实现跨层级知识转移，通过对叶子类施加多类交叉熵损失增加叶子类的判别能力；利用训练及优化后的模型进行故障诊断，得到诊断结果。本发明能够实现智能故障诊断,显著提升了故障诊断系统的性能和适用性。
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