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申请/专利权人：北京理工大学长三角研究院(嘉兴);北京理工大学;内蒙古第一机械集团股份有限公司
摘要：本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种基于核心空间梯度射影的机电复合传动系统健康评估方法，通过构建多核群卷积模块并将其堆叠以构建深度评估网络，以在不增加计算成本的情况下提取多尺度的退化特征，并将深度评估网络的特征提取注意力集中在预设的特征提取尺度上。然后逐步收集机电复合传动系统被监测部件的全寿命数据集，并基于梯度射影学习进行深度评估网络的持续学习，以在增强新知识学习的同时防止旧知识受到干扰。同时，在持续学习过程中进行知识压缩和去冗余，以确保网络在持续学习过程中的可扩展性。本发明具有健康评估精度更高、稳定性更好、鲁棒性更强的优点，能够在评估网络的持续学习中获得更好的效率和效果。
主权项：1.一种基于核心空间梯度射影的机电复合传动系统健康评估方法，其特征在于，包括以下步骤：构建多核群卷积模块将其堆叠以搭建深度评估网络；通过多核群卷积模块提取被监测部件不同时间尺度的退化特征，并将深度评估网络的特征提取注意力集中在预设的特征提取尺度上；获取变转速条件下被监测部件全寿命周期的原始振动信号和转速信号，作为初始数据集；进入初始学习阶段，使用初始数据集对深度评估网络进行训练；初始训练结束后，识别初始数据集的核心输入空间基底并保存，从初始数据集中随机抽取微量样本并保存；进入持续学习阶段，获取新的数据集并与上一阶段保存的微量样本整合，作为当前学习阶段的数据集；利用当前学习阶段的数据集对上一阶段训练好的深度评估网络进行训练，在训练过程中，基于上一阶段的核心输入空间基底引导梯度下降方向；在每个持续学习阶段训练结束后，识别当前阶段的核心输入空间基底并保存，同时从当前阶段数据集中随机抽取微量样本并保存；重复多次持续学习阶段，直至深度评估网络性能满足预设精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) 北京理工大学 内蒙古第一机械集团股份有限公司 基于核心空间梯度射影的机电复合传动系统健康评估方法
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