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申请/专利权人：北京化工大学
摘要：本发明提供了一种基于语音大模型微调的旋转机械故障预警诊断方法，包括以下步骤：对数据集进行预处理；加载预训练好的语音大模型编码器部分，冻结参数；添加逻辑求均值层、轻量级自编码器；计算轻量级自编码器重构误差作为故障预警指标；计算故障预警的阈值，得到故障预警的结果。本方法创新性地将语音处理领域的先进技术应用到机械故障诊断中，通过利用预训练语音大模型的泛化能力提取更丰富的特征，并仅需微调轻量级自编码器，显著减少了训练时间和成本。同时，采用伽马分布和四分位数方法设定预警阈值，提高了诊断的准确性。本发明实现了跨领域知识迁移，为旋转机械故障预警提供了一种高效、准确的新方法。
主权项：1.一种基于语音大模型微调的旋转机械故障预警诊断方法，其特征在于，包括：步骤S1，对旋转机械的数据集进行预处理；步骤S2，将预训练好的语音大模型的编码器部分加载到故障预警系统中，并冻结该编码器部分的所有参数；步骤S3，在所述编码器部分之后添加逻辑求均值层和轻量级自编码器；步骤S4，利用所述轻量级自编码器计算重构误差，将该重构误差作为故障预警指标；步骤S5，基于所述重构误差计算故障预警的阈值，并根据该阈值得出故障预警的结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京化工大学 基于语音大模型微调的旋转机械故障预警诊断方法
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