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公开(公告)号：CN116049748A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310101907.6
申请日：2023-01-30
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/21 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种基于元学习的小样本转辙机故障智能诊断方法，该方法包括：采集并预处理小样本的转辙机动作电流或功率数据；构建以贝叶斯学习算法为训练框架且包括元学习器和基础学习器的小样本转辙机故障诊断模型；利用元训练集训练小样本转辙机故障诊断模型，得到优化的元学习器参数分布；对基础学习器参数进行调整，得到训练好的小样本转辙机故障诊断模型；将待诊断的转辙机动作电流或功率数据输入至训练好的小样本转辙机故障诊断模型，得到故障诊断结果。本发明从小样本模型角度解决了转辙机故障数据少且类别不均衡给故障诊断带来的问题，且具备多种型号转辙机间的迁移诊断能力，为转辙机智能故障诊断提供了一种新的技术方案。
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