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公开(公告)号：CN116089860A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310035287.0
申请日：2023-01-10
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/2131 , G06F18/2337 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G01M13/045 , G01M13/028
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，尤其是指一种多阶段分布校正引导的设备故障诊断方法、装置及计算机存储介质。本发明所述的设备故障诊断方法，将无标记的查询集和有标记的查询集进行幂变换，使其符合高斯分布，并将经过幂变换的多个查询集特征聚类为多个簇并对每个支持集特征进行分配，利用无标记查询集的高斯统计量来校正带有标记的支持集分布，分布修正可以使支持集分布更接近于查询集的真实分布，通过从校正后的分布中采样来增加更多的特征以扩大训练数据集来训练分类器，可以提高模型在小样本场景下的诊断性能，实现在小样本场景下的智能故障诊断，提高了故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN116106008B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202211699746.7
申请日：2022-12-28
Applicant: 苏州大学
IPC: G01M13/04 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于分类器差异软权自适应网络的故障诊断方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，本发明由特征提取器、离群分类器与两个状态分类器三部分构成，特征提取器用于提取源域和目标域不同类别的可迁移特征，两个不同的状态分类器基于提取到的可转移特征进行标签预测；离群分类器对目标域样本进行伪标签学习，从而自动分离共享类和离群类样本；本发明构造了一个样本软权重项，以自适应地测量目标样本属于跨域共享标签空间的概率，设计了一个加权分类器差异损失来获取共享类样本的跨域不变特征，本发明诊断精度高，鲁棒性强，适用于变工况类型差异下的开集迁移故障诊断任务，可广泛应用于机械、电力、化工、航空等领域。
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公开(公告)号：CN116089860B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310035287.0
申请日：2023-01-10
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/2131 , G06F18/2337 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G01M13/045 , G01M13/028
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，尤其是指一种多阶段分布校正引导的设备故障诊断方法、装置及计算机存储介质。本发明所述的设备故障诊断方法，将无标记的查询集和有标记的查询集进行幂变换，使其符合高斯分布，并将经过幂变换的多个查询集特征聚类为多个簇并对每个支持集特征进行分配，利用无标记查询集的高斯统计量来校正带有标记的支持集分布，分布修正可以使支持集分布更接近于查询集的真实分布，通过从校正后的分布中采样来增加更多的特征以扩大训练数据集来训练分类器，可以提高模型在小样本场景下的诊断性能，实现在小样本场景下的智能故障诊断，提高了故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN116106008A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211699746.7
申请日：2022-12-28
Applicant: 苏州大学
IPC: G01M13/04 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于分类器差异软权自适应网络的故障诊断方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，本发明由特征提取器、离群分类器与两个状态分类器三部分构成，特征提取器用于提取源域和目标域不同类别的可迁移特征，两个不同的状态分类器基于提取到的可转移特征进行标签预测；离群分类器对目标域样本进行伪标签学习，从而自动分离共享类和离群类样本；本发明构造了一个样本软权重项，以自适应地测量目标样本属于跨域共享标签空间的概率，设计了一个加权分类器差异损失来获取共享类样本的跨域不变特征，本发明诊断精度高，鲁棒性强，适用于变工况类型差异下的开集迁移故障诊断任务，可广泛应用于机械、电力、化工、航空等领域。
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