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申请/专利权人：北一(山东)工业科技股份有限公司
摘要：一种基于开集对抗学习的机床部件故障预警与诊断方法，对收集的机床部件监测数据进行预处理与领域构建后，构建可自适应拟合分类决策边界与假设空间边界的开集对抗拟合网络，利用动态对抗学习策略保障网络训练稳定性，以实现深度特征映射模块和边界集成拟合模块的纳什平衡，利用开集融合决策技术融合多个样本在开集对抗拟合网络上的输出标签，实现准确的机床部件故障预警与诊断。本发明将有标签数据与无标签数据均纳入模型训练，既能诊断假设空间内的健康运行类型与故障类型，又能识别假设空间外的异常运行类型，突破了现有技术只能识别少数故障类型的局限，对于保障机床部件的运行可靠性具有重要意义。
主权项：1.一种基于开集对抗学习的机床部件故障预警与诊断方法，其特征在于，在模型训练阶段，首先对所收集的机床部件监测数据进行预处理与领域构建，获得源域训练样本与目标域训练样本，然后构建可同时拟合分类决策边界与假设空间边界的开集对抗拟合网络，运用动态对抗学习策略保障充分拟合分类决策边界的同时实现网络内不同模块的纳什平衡；在模型应用阶段，运用开集融合决策技术，集成多个样本在开集对抗拟合网络上的输出结果，提升机床部件故障预警与诊断的准确性。
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