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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：一种基于振动的旋转机械智能故障诊断大模型建模方法：数据方面，提出监测大数据时频结构对齐方法，通过对不同场景振动数据进行规范化及时频信息对齐，解决了由于跨工况、跨设备、跨传感器引起的数据幅值差异和时频信息不对齐等问题；模型方面，提出多尺度状态协同的智能诊断网络，解决多实体数据多健康状态的问题；适配方面，提出目标实体模型自适应微调适配方法，提解决由于领域差异导致的误分类问题，使模型更好地适配目标场景；本发明解决现有模型在多实体设备上难以通用的问题，通过构建智能故障诊断大模型，实现对目标设备快速适配泛化的目的。
主权项：1.一种基于振动的旋转机械智能故障诊断大模型建模方法，其特征在于，包括：数据层面提出监测大数据时频结构对齐方法，通过对数据进行时频信息对齐；模型层面提出多尺度状态协同的智能诊断网络；适配层面提出目标实体模型自适应微调适配方法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 基于振动的旋转机械智能故障诊断大模型建模方法
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