基于类边界特征检测的轴承故障诊断方法及系统
公开
摘要
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。
基本信息
专利标题 ：
基于类边界特征检测的轴承故障诊断方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626406A
申请号 ：
CN202210138615.5
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-02-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
沈长青李景德谭陆洋陈良孔林鞠华李林丁传仓黄伟国朱忠奎
申请人 ：
苏州大学
申请人地址 ：
江苏省苏州市吴中区石湖西路188号
代理机构 ：
苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
朱振德
优先权 ：
CN202210138615.5
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06N3/04 G01M13/045
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-14 ：
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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