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申请/专利权人：东莞理工学院
摘要：本发明涉及基于对比编码域不变特征的智能轴承迁移故障诊断方法，包括如下步骤：在不同工况下在不同工况下使用振动传感器收集轴承的一维振动信号；对采集到的原始时域信号进行处理，首先对信号进行切割，并为源域的少量数据打上故障类别的标签，然后对数据进行预处理，使用快速傅里叶变换将样本从时域转换到频域，并划分数据集，将其分为训练数据和测试数据；搭建一维卷积神经网络模型和对比编码模型；使用源域无标签数据训练特征提取器，同时，借助源域中的少量标注数据，对分类器进行训练，将模型迁移至目标域；使用目标域的测试数据输入到经迁移训练好的模型中，检验模型的特征提取能力与故障分类效果。
主权项：1.基于对比编码域不变特征的智能轴承迁移故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、在不同工况下在不同工况下使用振动传感器收集轴承的一维振动信号；步骤二、对采集到的原始时域信号进行处理，首先对信号进行切割，并为源域的少量数据打上故障类别的标签，然后对数据进行预处理，使用快速傅里叶变换将样本从时域转换到频域，并划分数据集，将其分为训练数据和测试数据；步骤三、搭建一维卷积神经网络模型和对比编码模型；步骤四、使用源域无标签数据训练特征提取器，同时，借助源域中的少量标注数据，对分类器进行训练，将模型迁移至目标域；步骤五、使用目标域的测试数据输入到经迁移训练好的模型中，检验模型的特征提取能力与故障分类效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东莞理工学院 基于对比编码域不变特征的智能轴承迁移故障诊断方法
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