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摘要：本申请提供了一种网络权重梯度特征融合数字孪生故障预测方法和装置，该方法包括：传感端节点对振动信号进行时频特征提取，得到输入样本；边缘节点根据生成式对抗网络生成服从健康样本分布的生成样本，并根据所述输入样本和所述生成样本之间的相似度，得到初级异常分数；在所述初级异常分数表征故障的情况下，云端节点根据所述输入样本和所述生成样本在所述生成式对抗网络中的权重梯度特征，得到最终异常分数；根据所述最终异常分数，得到故障预测结果。只有当边缘节点的初级异常分数表征为故障时，才将输入样本上传到云端节点进行基于权重梯度特征的高准确性预测，从而在预测性能与反应延迟之间取得平衡。如此，实现高效、准确的故障预测。
主权项：1.一种网络权重梯度特征融合数字孪生故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：传感端节点对振动信号进行时频特征提取，得到输入样本，所述振动信号是采集的旋转机械振动的一维时域序列；边缘节点根据生成式对抗网络生成服从健康样本分布的生成样本，并根据所述输入样本和所述生成样本之间的相似度，得到初级异常分数，所述生成式对抗网络学习了从正态分布的随机噪声到健康样本分布的映射；在所述初级异常分数表征故障的情况下，云端节点根据所述输入样本和所述生成样本在所述生成式对抗网络中的权重梯度特征，得到最终异常分数，所述权重梯度特征包含评价所述输入样本是否符合健康样本规律的信息；根据所述最终异常分数，得到故障预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种网络权重梯度特征融合数字孪生故障预测方法和装置
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