一种对抗判别域适应一维卷积神经网络智能故障诊断方法
授权
摘要
本发明公开了一种对抗判别域适应一维卷积神经网络智能故障诊断方法，其特征在于：包括，构建模型框架；模型学习；其中，所述模型框架包括源特征提取器、目标特征提取器、类标签分类器和域分类器；所述构建模型框架的步骤包括：获取机械振动源域数据和目标域数据；输入源域样本集和源域标签集；建立对抗判别故障诊断模型；构建故障诊断损失函数；其中，所述损失函数包括源域分类损失函数、域分类损失函数和对抗损失函数，本发明基于对抗判别域适应一维卷积神经网络智能故障诊断方法提出了新的对抗判别域适应智能故障诊断框架，本框架结合了判别建模、无约束权重共享和GAN丢失，大大提高了机械故障诊断准确性及其效率。
基本信息
专利标题 ：
一种对抗判别域适应一维卷积神经网络智能故障诊断方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110186680A
申请号 ：
CN201910463197.5
公开（公告）日 ：
2019-08-30
申请日 ：
2019-05-30
授权号 ：
CN110186680B
授权日 ：
2022-05-24
发明人 ：
安晶刘聪刘大琨黄曙荣冯伟李青祝姚俊虎王新霖
申请人 ：
盐城工学院
申请人地址 ：
江苏省盐城市亭湖区希望大道中路1号
代理机构 ：
南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
王晓东
优先权 ：
CN201910463197.5
主分类号 ：
G01M13/045
IPC分类号 ：
G01M13/045 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01M
机器或结构部件的静或动平衡的测试；其他类目中不包括的结构部件或设备的测试
G01M13/045
••声学或振动分析
法律状态
2022-05-24 ：
授权
2019-09-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01M 13/045
申请日 : 20190530
申请日 : 20190530
2019-08-30 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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