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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明属于时间序列信号异常检测技术领域，提供了基于扩散型对比学习的深海传感信号故障诊断方法及系统，其技术方案为：设计了基于扩散模型与对比学习网络的深海潜水器信号异常检测方法，该方法结合扩散模型与对比学习网络，根据不同的作业环境自适应选择不同分布的叠加噪声，通过扩散模型对深海信号进行降噪处理和数据增强，并利用对比学习网络对编码器参数进行训练，然后利用训练完成的编码器实现对信号的特征提取，最后通过检测网络实现对传感信号的故障诊断。可以针对不同工作环境下的信号采取相应的策略，提高了算法的稳定性和泛化能力，同时有效地提高异常检测的准确性和实时性，为深海潜水器的安全和稳定运行提供重要的技术支持。
主权项：1.基于扩散型对比学习的深海传感信号故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：获取若干作业环境下的深海传感器信号数据；基于若干作业环境下的深海传感器信号数据对信号特征提取网络进行训练，得到训练后的信号特征提取网络；其中，所述信号特征提取网络的构建过程包括：根据不同作业环境下的传感器信号数据，自适应地选择不同分布的叠加噪声；结合选择的叠加噪声，通过扩散模型对不同作业环境下的每个信号批次生成与原始信号对应的增强数据，将两两不同作业环境下不同批次生成的增强数据作为增强数据对；经过编码网络提取增强数据对各自的特征向量，通过非线性网络将特征向量映射到对比学习网络的隐空间，通过隐特征计算对比损失函数，利用对比损失函数优化编码网络和非线性映射网络的参数；基于训练后的信号特征提取网络对待测信号进行特征提取，基于提取得到的待测信号特征进行故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于扩散型对比学习的深海传感信号故障诊断方法及系统
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