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申请/专利权人：北京理工大学;北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
摘要：本申请提供了一种基于元学习的滚动轴承故障诊断方法、系统及设备，其中，方法包括：对滚动轴承的历史振动信号取样，并进行连续小波变换处理，得到时频图集合；根据目标预选集合中各时频图对应的滚动轴承状态，确定多个支持集和查询集；基于目标预选集合中的支持集和查询集组成一条样本数据，确定目标预选集合对应的目标训练集、目标验证集或目标测试集；构建初始原型VIT网络模型，并基于目标训练集、目标验证集和目标测试集得到目标模型；将获取到的目标滚动轴承的当前振动信号，进行连续小波变换处理，得到目标时频图；将目标时频图输入目标模型，得到对应的当前滚动轴承状态。本申请在面对小样本问题时能够输出准确率与精度更高的故障诊断结果。
主权项：1.一种基于元学习的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：对获取到的至少一个滚动轴承的历史振动信号取样，并进行连续小波变换处理，得到时频图集合；根据目标预选集合中各时频图对应的滚动轴承状态，确定多个支持集和查询集，所述目标预选集合为根据预设比例，将所述时频图集合划分后的预选训练集、预选验证集和预选测试集；分别将所述目标预选集合中的一个所述支持集和对应一个所述查询集组成一条样本数据，确定所述目标预选集合对应的目标训练集、目标验证集或目标测试集；构建初始原型VIT网络模型，并基于所述目标训练集、所述目标验证集和所述目标测试集得到目标模型；将获取到的目标滚动轴承的当前振动信号，进行连续小波变换处理，得到目标时频图；将所述目标时频图输入所述目标模型，得到所述目标滚动轴承对应的当前滚动轴承状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) 一种基于元学习的滚动轴承故障诊断方法、系统及设备
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