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一种宽度迁移学习网络及基于宽度迁移学习网络的滚动轴承故障诊断方法

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一种宽度迁移学习网络及基于宽度迁移学习网络的滚动轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断技术领域。针对变负载下滚动轴承带标记信息的振动数据稀缺、相同状态的源域数据和目标域数据分布差异大、多状态数据分布不平衡、诊断准确率和模型训练效率低的问题，提出一种新的宽度迁移学习网络及基于此的滚动轴承智能诊断方法。本发明利用宽度学习系统提取源域数据与目标域数据的特征并构造样本集，在此基础上，采用迁移学习中的平衡分布适配方法，减少源域和目标域之间的差异性。引入鸡群算法，优化宽度迁移学习网络参数，进而建立宽度迁移学习网络模型。将所提网络模型应用于变负载下滚动轴承故障智能诊断中，实验结果验证了所提方法的高效性和准确性。

著录项

公开/公告号CN110849627A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-02-28

原文格式PDF
申请/专利权人哈尔滨理工大学;
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申请/专利号CN201911187811.6
发明设计人王玉静;王超;康守强;王庆岩;谢金宝;
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申请日2019-11-27
分类号
代理机构
代理人
地址 150080 黑龙江省哈尔滨市学府路52号哈尔滨理工大学
入库时间 2023-12-17 06:38:44

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-03-24

实质审查的生效 IPC(主分类):G01M13/045 申请日:20191127

实质审查的生效
2020-02-28

公开

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