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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明公开了一种基于特征解耦集成域泛化网络的未知工况下故障诊断方法、存储介质和电子设备,包括以下步骤：首先采集不同工况下的轴承故障信号，按照工况将数据分为源域和目标域。其次将FDIDG划分为域分类器D，领域专家E，数据增强模块A和跨域专家C，并使用多源域数据进行训练，得到可靠的D和E。然后针对E的多分支结构，每个分支通过处理一个源域的数据成为该领域的故障诊断专家。接着在D和E的监督下，训练数据增强模块A。最后利用增强后的数据训练跨域专家，得到E和C输出加权集成的诊断结果。本发明可用于发掘多源域中故障特征的广义表示，并将从多源域中学习的故障诊断知识迁移到目标域，进而实现对未知工况下的故障诊断。
主权项：1.一种基于特征解耦集成域泛化网络的未知工况下故障诊断方法，其特征在于：包括：步骤1：采集不同工况下的轴承振动信号；步骤2：对轴承振动信号数据进行采样，每个样本的长度相同，按照工况的不同把采样后的样本划分为源域和目标域；步骤3：以卷积结构组建FDIDG网络模型；步骤4：使用特征解耦算法从源域中提取故障特征的广义表示，通过域随机化降低故障信息对工况信息的依赖；步骤5：通过特征解耦算法获取到的故障信息的通用知识被用于训练网络中的跨域诊断模块，经过若干次迭代，得到最优的FDIDG网络模型参数并保存；步骤6：FDIDG读取步骤5中的模型参数，将步骤2中的目标域数据输入到FDIDG中进行故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 基于特征解耦集成域泛化网络的未知工况下故障诊断方法、存储介质和电子设备
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