开集跨域故障诊断模型的训练方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN120011989A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202510020064.6

    申请日:2025-01-07

    Abstract: 本申请公开了一种开集跨域故障诊断模型的训练方法、装置及设备,其包括:通过根据不同工况将M+1个旋转机械振动信号划分为M+1个域,将M个源域输入预设模型中对预设模型进行闭集训练,得到源域模型;对下述步骤A‑B迭代执行N次,得到目标未知检测器;步骤A,通过源域模型对目标域中的无标签数据进行分类,得到已知类别数据和未知类别数据;步骤B,根据已知类别数据和未知类别数据进行细粒度训练;确定源域模型和目标未知检测器构成开集跨域故障诊断模型。利用了源域中的有标签数据,通过迭代训练逐步学习目标域中的无标签数据,降低对标签数据的依赖。在目标域中的标签数据稀缺或难以获取时,仍能够进行故障诊断,提高了开集跨域故障诊断的稳定性。

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