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申请/专利权人：苏州科技大学
摘要：本发明涉及一种跨域滚动轴承剩余寿命预测方法，包括：数据采集；构建特征提取器，利用特征提取器提取退化特征；构建网络模型，包括RUL预测器、动态混合领域适应模块和注意力对比学习模块，RUL预测器输出目标域样本的伪标签；动态混合领域适应模块包括多核最大均值差异网络和领域对抗网络，分别用于对齐退化特征间的边缘分布和对齐退化特征间的条件分布；注意力对比学习模块用于保留目标域中的退化信息；基于优化目标，训练网络模型，得到剩余寿命预测模型；基于剩余寿命预测模型预测滚动轴承的剩余寿命。本发明能够实现细粒度更好的领域适应来最小化源域和目标域间的数据分布差异，同时以目标域特性作为目标域特征的约束，保证模型的跨域预测性能。
主权项：1.一种跨域滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：数据采集，采集的数据中包括有标签的源域样本和无标签的目标域样本；构建特征提取器，所述特征提取器采用增强残差卷积模块，利用所述特征提取器提取退化特征；构建网络模型，所述网络模型中包括RUL预测器、动态混合领域适应模块和注意力对比学习模块，所述RUL预测器输出所述目标域样本的伪标签；所述动态混合领域适应模块包括多核最大均值差异网络和领域对抗网络，所述多核最大均值差异网络用于对齐所述退化特征间的边缘分布，所述领域对抗网络用于对齐所述退化特征间的条件分布；所述注意力对比学习模块用于主动学习所述目标域的退化特征中的退化信息；基于优化目标，利用采集到的数据训练所述网络模型，得到剩余寿命预测模型；基于所述剩余寿命预测模型得到滚动轴承的剩余寿命预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州科技大学 一种跨域滚动轴承剩余寿命预测方法
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