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申请/专利权人:中国人民解放军63729部队
摘要:本发明提供一种航天发射塔摆杆液压系统故障诊断方法,构建液压系统数字孪生模型,并模拟液压系统故障数据,以减少对历史经验数据的依赖,根据工况变化,通过孪生模型更新故障样本;使用一维卷积神经网络构建液压系统故障诊断模型,并将液压系统的压力、位移信号作为模型输入,在训练时使用学习率衰减策略动态的调整学习率,提高特征提取效率;采用基于预训练‑微调的迁移学习方法,将源域中训练好的诊断模型迁移到目标域中。本发明通过一维卷积神经网络实现多传感器数据的特征层融合,全面的提取液压系统运行状态特征,通过逐步减小学习率,模型在训练过程中变得更加稳定,减少了波动和震荡,提高了模型的稳定性。
主权项:1.一种航天发射塔摆杆液压系统故障诊断方法,其特征在于,构建液压系统数字孪生模型,并模拟液压系统故障数据,以减少对历史经验数据的依赖,根据工况变化,通过孪生模型更新故障样本;使用一维卷积神经网络构建液压系统故障诊断模型,并将液压系统的压力、位移信号作为模型输入,在训练时使用学习率衰减策略动态的调整学习率,提高特征提取效率;采用基于预训练-微调的迁移学习方法,将源域中训练好的诊断模型迁移到目标域中。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 中国人民解放军63729部队 一种航天发射塔摆杆液压系统故障诊断方法
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