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摘要:本发明公开了基于改进堆栈自编码器诊断设备新增故障类型的方法,包括以下步骤,S1:获取设备故障类型的训练样本集和测试样本集;S2:对每一个训练样本和测试样本进行预处理;S3:构建基于标签传递的堆栈自编码器诊断模型;S4:将训练样本和对应的样本标签作为传统堆栈自编码器诊断模型的输入,完成SAE的训练;S5:分别将训练样本和测试样本作为传统堆栈自编码器诊断模型的输入,提取隐层特征;S6:将训练样本的隐层特征和对应的样本标签,以及测试样本的隐层特征作为标签传递算法模型的输入,输出故障类型的诊断结果。本发明能够对机械设备已存在的故障类型以及新出现的故障类型进行诊断。
主权项:1.基于改进堆栈自编码器诊断设备新增故障类型的方法,其特征在于,包括以下步骤,S1:获取设备故障类型的训练样本集和测试样本集;S2:对每一个训练样本和测试样本进行预处理;S3:构建基于标签传递的堆栈自编码器诊断模型;所述基于标签传递的堆栈自编码器诊断模型包括传统堆栈自编码器诊断模型和标签传递算法模型;S4:将训练样本和对应的样本标签作为传统堆栈自编码器诊断模型的输入,完成SAE的训练;S5:分别将训练样本和测试样本作为传统堆栈自编码器诊断模型的输入,提取隐层特征;S6:将训练样本的隐层特征和对应的样本标签,以及测试样本的隐层特征作为标签传递算法模型的输入,输出故障类型的诊断结果;步骤S3所述的基于标签传递的堆栈自编码器诊断模型包括传统堆栈自编码器诊断模型和标签传递算法模型;所述传统堆栈自编码器诊断模型为两层堆栈自编码器,包括输入层,隐层h1、隐层h2和Softmax层,输入层连接隐层h1,隐层h1连接隐层h2,隐层h2连接Softmax层;Softmax层的损失函数为式中,si表示第i个训练样本的Softmax层的输出;所述标签传递算法模型也与隐层h2连接,训练样本、测试样本各自隐层h2的特征,以及训练样本的标签作为标签传递算法模型的输入,得到测试样本的标签信息。
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百度查询: 中国人民解放军海军工程大学 基于改进堆栈自编码器诊断设备新增故障类型的方法
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