公开(公告)号：CN114398992B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202210054299.3

申请日：2022-01-18

Applicant: 安徽大学

Inventor： 夏懿 ,  张诚志 ,  许洋洋 ,  方永康建

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于无监督域适应的智能故障诊断方法，涉及故障检测技术领域。获取带有故障标签标注的目标零件信号作为源域信号，获取无标注的目标零件信号作为目标域信号；目标零件信号为用于判断目标零件是否发生故障的传感器数据；故障标签为目标零件发生故障的类型；对源域信号和所述目标域信号进行预处理，得到多个源域样本和多个目标域样本；使用源域样本和目标域样本训练预设的域适应模型，优化域适应模型的优化目标函数，完成域适应模型的训练；使用训练好的域适应模型进行目标零件的故障诊断。以此能够根据已知的零件数据，诊断出分布相似的零件轴承监测数据的故障类型，提升模型在实际应用中的诊断效果。

公开(公告)号：CN114398992A

公开(公告)日：2022-04-26

申请号：CN202210054299.3

申请日：2022-01-18

Applicant: 安徽大学

Inventor： 夏懿 ,  张诚志 ,  许洋洋 ,  方永康建

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于无监督域适应的智能故障诊断方法，涉及故障检测技术领域。获取带有故障标签标注的目标零件信号作为源域信号，获取无标注的目标零件信号作为目标域信号；目标零件信号为用于判断目标零件是否发生故障的传感器数据；故障标签为目标零件发生故障的类型；对源域信号和所述目标域信号进行预处理，得到多个源域样本和多个目标域样本；使用源域样本和目标域样本训练预设的域适应模型，优化域适应模型的优化目标函数，完成域适应模型的训练；使用训练好的域适应模型进行目标零件的故障诊断。以此能够根据已知的零件数据，诊断出分布相似的零件轴承监测数据的故障类型，提升模型在实际应用中的诊断效果。