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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明属于故障诊断技术领域，提供了一种基于领域泛化的故障诊断方法及系统，包括：获取多个源域的机械振动信号；提取每个源域的基于领域泛化的特征增广的机械振动信号特征；采用内置随机感受野层的图卷积网络提取每个源域的信号特征，将所提取到的每个源域的特征映射到多个不同的特征空间，得到基于领域泛化的特征增广的机械振动信号特征；根据所提取到的基于领域泛化的特征增广的机械振动信号特征进行信号的故障诊断，得到故障预测结果。本发明无需额外的数据生成技术直接增加源域的多样性，提高了在未知目标域进行故障诊断的精度，同时提高故障诊断的鲁棒性。
主权项：1.一种基于领域泛化的故障诊断方法，其特征在于，包括：获取多个源域的机械振动信号；提取每个源域的基于领域泛化的特征增广的机械振动信号特征；采用内置随机感受野层的图卷积网络提取每个源域的信号特征，将所提取到的每个源域的特征映射到多个不同的特征空间，得到基于领域泛化的特征增广的机械振动信号特征；根据所提取到的基于领域泛化的特征增广的机械振动信号特征进行信号的故障诊断，得到故障预测结果;在提取每个源域的机械振动信号特征的过程中，每个源域分别采用独立的结构一致的特征提取网络；所述特征提取网络包括卷积层、池化层和随机感受野层；所述随机感受野层设置在所述特征提取网络中最后一个池化层之后，基于所述随机感受野层从所述池化层输出的特征映射层随机选择特征片段作为随机窗进行特征映射;所述不同的特征提取网络中的随机感受野层不同，通过不同的随机感受野层增大不同特征提取网络所提到的信号特征的差异性；根据不同源域的图卷积网络的输出得到协方差损失函数，即两个特征提取网络输出的协方差损失函数为；其中，为第一特征提取网络对不同源域的输出，且；为第二特征提取网络对不同源域的输出，且；为的均值；为的均值；表示源域的个数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种基于领域泛化的故障诊断方法及系统
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