公开(公告)号：CN119377656A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411416343.6

申请日：2024-10-11

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王忠巍 ,  石泽宇 ,  费景洲 ,  王慕宇 ,  刘兆桐

IPC: G06F18/2135 ,  G01D21/02 ,  G01M15/04 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提供一种基于深度迁移学习的柴油机滑油系统跨工况故障诊断方法及系统，方法包括以下步骤：采集不同负荷下柴油机滑油系统不同故障类型的物理信号；采用滑动窗口法，对所述物理信号进行分割，并基于故障类型为分割的每段物理信号建立故障标签，获得包含所述故障标签的初始数据集；基于所述初始数据集以及结合深度迁移学习的柴油机故障诊断模型，进行柴油机跨工况故障诊断，获得故障诊断结果。本发明基于一维卷积神经网络进行数据特征分级融合，不仅实现了结构化数据的特征重构，而且增强了数据特征表示能力。通过模型微调提高故障诊断模型的泛化能力，实现跨工况条件下的准确故障识别。

公开(公告)号：CN119902453A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202510086009.7

申请日：2025-01-20

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王忠巍 ,  石泽宇 ,  龚嫚 ,  刘玉洁 ,  刘兆桐 ,  王慕宇

IPC: G05B17/02

Abstract: 本发明提供一种基于仿真域到真实域迁移学习的船用发动机滑油系统故障诊断方法及系统，方法包括：基于构建的船用发动机滑油系统仿真模型，进行不同工况的故障模拟，获得仿真故障信号响应；基于发动机实验平台，获取发动机滑油系统不同工况的真实域故障数据；采用基于编码器‑解码器的特征融合结构，获得仿真域故障数据；获得基于数据迁移与算法迁移双重迁移学习的发动机滑油系统故障诊断模型；基于发动机滑油故障诊断模型，对船用发动机滑油系统进行实时故障诊断，获得诊断结果。本发明实现了从仿真域故障特征向真实域故障特征的迁移学习，从而解决了诊断模型构建成本高、泛化性能不足的问题。