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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明提供了一种基于动态权重的混合子域分布差异的部分域故障诊断方法，涉及机械智能故障诊断和计算机人工智能领域，采集轴承故障数据，构成源域和目标域；对数据集切片并对每个样本进行归一化处理；将源域和目标域样本分别输入到特征提取器、动态对抗加权模块，获得相应的特征向量，求出源域数据权重；将加权后的源域数据特征和目标数据域特征输入标签分类器、混合子域分布差异模块，计算加权交叉熵损失和条件熵损失，计算混合子域分布差异；对建立的深度神经网络模型进行训练，达到预设迭代次数后得到最终的基于动态对抗加权及混合子域分布差异的深度神经网络模型进行故障诊断。本发明的有益效果是：有效提高了故障识别精度。
主权项：1.一种基于动态权重的混合子域分布差异的部分域故障诊断方法，其特征在于：包括：S1：从机械设备的不同工况下采集轴承故障数据，构成源域和目标域数据集；S2：通过滑动窗口对数据集进行切片生成样本，并对每个样本进行归一化处理；S3：构建基于动态对抗加权及混合子域分布差异的深度神经网络模型，该模型包括特征提取器、动态对抗加权模块、标签分类器和混合子域分布差异模块；将源域和目标域样本分别输入到特征提取器中，获得相应的特征向量；将源域和目标域特征输入动态对抗加权模块，求出源域数据权重；将加权后的源域数据特征和目标数据域特征输入标签分类器，计算加权交叉熵损失和条件熵损失；将加权后的源域数据和目标域数据输入混合子域分布差异模块，计算混合子域分布差异；S4：对建立的深度神经网络模型进行训练，判断是否达到深度神经网络模型的预设迭代次数，若是，则结束迭代，若否，则回到S3，直至达到预设迭代次数，得到最终的基于动态对抗加权及混合子域分布差异的深度神经网络模型进行故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 基于动态权重的混合子域分布差异的部分域故障诊断方法
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