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公开(公告)号：CN115270956A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210879607.6
申请日：2022-07-25
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于持续学习的跨设备增量轴承故障诊断方法，包括构建跨设备增量轴承健康状态数据集，按设备划分不同阶段的诊断任务；使用第一个设备的诊断任务数据构建初始诊断模型，筛选典例；基于初始诊断模型引入神经元级微调和分类器得到诊断模型；将典例与下一个设备的轴承故障诊断任务数据共同训练诊断模型，使用损失函数缩小当前阶段的诊断模型与上一阶段的诊断模型在上一阶段诊断任务数据上表现的差异，筛选典例；重复步骤S104，使用当前的诊断模型诊断所有已学习任务的轴承故障，得到轴承故障诊断结果。本发明采用持续学习方法构建一个不断积累和复用知识的诊断模型，能解决灾难性遗忘问题，以适应跨设备增量轴承故障诊断的需求。
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公开(公告)号：CN115270956B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210879607.6
申请日：2022-07-25
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G01M13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于持续学习的跨设备增量轴承故障诊断方法，包括构建跨设备增量轴承健康状态数据集，按设备划分不同阶段的诊断任务；使用第一个设备的诊断任务数据构建初始诊断模型，筛选典例；基于初始诊断模型引入神经元级微调和分类器得到诊断模型；将典例与下一个设备的轴承故障诊断任务数据共同训练诊断模型，使用损失函数缩小当前阶段的诊断模型与上一阶段的诊断模型在上一阶段诊断任务数据上表现的差异，筛选典例；重复步骤S104，使用当前的诊断模型诊断所有已学习任务的轴承故障，得到轴承故障诊断结果。本发明采用持续学习方法构建一个不断积累和复用知识的诊断模型，能解决灾难性遗忘问题，以适应跨设备增量轴承故障诊断的需求。
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公开(公告)号：CN114626406A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210138615.5
申请日：2022-02-15
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/00 , G06N3/04 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于类边界特征检测的轴承故障诊断方法及方法，包括以下步骤：采集不同工况下的轴承振动数据，每种工况下采集的数据作为一个可迁移域；搭建包括特征提取器和两个分类器的神经网络模型；输入源域样本训练神经网络模型；将源域样本和辅助域样本均输入神经网络模型，训练分类器以增大两个分类器的分类差异且两个分类器对于源域均具有分类能力；将辅助域输入神经网络模型，训练特征提取器使得其提取的特征能够同时满足两个分类器的分类要求；训练直至神经网络模型收敛，得到故障诊断模型对未知域进行故障诊断。本发明仅使用一个完全标记域，实现对于未知工况下轴承多尺寸、多类型故障的准确诊断。
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公开(公告)号：CN217155839U
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202220752191.7
申请日：2022-04-02
Applicant: 苏州大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/025 , G01M13/028
Abstract: 一种轨道车辆齿轮部件的振动测试装置，包括板组，其包括底板、与底板垂直固接的竖板、与底板和竖板分别垂直固接的承重轮轴承座以及设置在底板顶部的顶板；承重组件，其转动连接在两承重轮轴承座之间，承重组件设置有两个对称的承重轮；加载组件，其设置在承重组件的上方，加载组件至少包括两个对称的加载轮以及调节杆件，调节杆件与竖板转动连接，加载轮与调节杆件转动连接，加载轮与承重轮传动连接，以及驱动件，其固接在顶板上，驱动件与加载轮组传动连接；其中，调整调节杆件，使得承重轮受到加载轮的载荷可调。采用调节杆件来调节加载轮实施在承重轮上的载荷，齿轮箱的全部重力均由输出轴承受，模拟效果接近实际轨道车辆部件的受力情况。
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