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申请/专利权人：南京康尼机电股份有限公司
摘要：本发明公开了一种轨道交通车门系统机械部件磨损程度预测方法及系统，该方法包括：数据采集和预处理，建立多源域多退化状态源域数据与目标域健康状态数据；源域数据筛选；基于域对抗神经网络构建迁移学习预测模型并进行训练；正线数据采集处理及基于状态偏移检测进行标签标定，更新目标域数据，并基于更新后的数据集再次训练迁移学习预测模型。本发明训练领域对抗神经网络，提取域不变特征，建立源域数据与目标域数据共用的映射关系，利用源域数据中的诊断知识对目标对象严重磨损状态进行预测；同时通过不断更新数据与迭代模型，算法的预测精度进一步获得有效提升。
主权项：1.一种轨道交通车门系统机械部件磨损程度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：以退化模拟实验目标对象为源域对象，正线运行目标对象为目标域对象，进行数据采集和预处理；将目标域健康状态数据与每个源域健康状态数据进行相似度比较，筛选相似度最高的源域数据；基于域对抗神经网络构建迁移学习预测模型并训练；正线数据采集处理并基于状态偏移检测进行标签标定，更新目标域数据；基于更新后的目标域数据集再次训练迁移学习预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京康尼机电股份有限公司 轨道交通车门系统机械部件磨损程度预测方法与系统
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