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小样本下基于自我学习的变工况机械故障智能诊断方法

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本发明公开了小样本下基于自我学习的变工况机械故障智能诊断方法，对机械设备变工况运行状态下的机械信号样本进行标准化预处理；构建生成对抗网络并训练，通过生成机械信号样本的方式增强训练数据集；构建自我学习网络模型；使用生成对抗网络生成的机械信号样本与不超过30个的真实机械信号样本预训练自我学习网络模型；构建机械设备状态分类与识别网络模型；使用不超过30个的真实机械信号样本及其对应的状态标签对机械设备状态分类与识别网络模型的网络权重进行微调，权重微调后的机械设备状态分类与识别网络模型即可实现变工况下的机械故障智能诊断。本发明具有诊断结果准确率高，抗干扰能力强的特点。

著录项

公开/公告号CN110647923A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-01-03

原文格式PDF
申请/专利权人西安交通大学;
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申请/专利号CN201910833028.6
发明设计人陈景龙;张天赐;訾艳阳;
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申请日2019-09-04
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;
代理人朱海临
地址 710049 陕西省西安市咸宁西路28号
入库时间 2023-12-17 06:30:15

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-02-04

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190904

实质审查的生效
2020-01-03

公开

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