基于知识共享和模型迁移的全封闭压缩机故障诊断方法[CN202010996926.6] - 浙江工业大学

专利申请

2020-09-21
公布公告

2024-02-09
授权日期

2024-02-09
终止

2034-02-06

基于知识共享和模型迁移的全封闭压缩机故障诊断方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN202010996926.6 申请日期： 2020-09-21 专利主类别： G06F18/241 {{ classMap["G06F18/241"] }}

申请人名称：浙江工业大学

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申请人地址：浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

专利分类项目

专利注册信息

初审公告期号	2020-09-21	初审公告日期	2024-02-09
注册公告期号	2024-02-09	注册公告日期	2024-02-09
专用权期限	2024-02-09 - 2034-02-06	专利类型	发明授权
代理组织机构	杭州浙科专利事务所查看该机构代理的所有专利

专利介绍

基于知识共享和模型迁移的全封闭压缩机故障诊断方法，属于压缩机故障诊断技术领域。它包括以下步骤：一、数据准备及预处理；二、迁移模型准备及模型独立训练；三、构建判别器、训练判别器及再训练目标迁移模型；四、训练分类器；步骤五、故障诊断。本发明不需要目标域设备提供数据标签，仅提供部分无标记数据即可，大大降低数据依赖程度；利用梯度下降算法实现目标域特征向量分布项源域特征向量的靠近，实现模型迁移；利用深度稠密连接自编码器结构实现无监督特征学习，再次降低数据依赖程度；针对振动信号这类超长时序数据，深度密连接网络结构可实现超长序列数据的高效训练，通过将一维超长数据折叠成二维数据结构，可大大提高数据使用效率。

法律进度