一種基于小樣本權(quán)值優(yōu)化的渦輪泵遷移學(xué)習(xí)故障智能判定方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110680097.5 申請日 -
公開（公告）號 CN113591553A 公開（公告）日 2021-11-02
申請公布號 CN113591553A 申請公布日 2021-11-02
分類號 G06K9/00（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;F02K9/96（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 竇唯;金志磊;石珊珊;孫鐵群;李偉;石光遠;張迪 申請（專利權(quán)）人 北京航天動力研究所
代理機構(gòu) 中國航天科技專利中心 代理人 陳鵬
地址 100076北京市豐臺區(qū)南大紅門路1號（北京9200信箱11分箱）
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 一種基于小樣本權(quán)值優(yōu)化的渦輪泵遷移學(xué)習(xí)故障智能判定方法，首先獲取數(shù)據(jù)擴充預(yù)處理后的源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域中的振動數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)拼接后獲得二維時頻圖故障數(shù)據(jù)集，并進行源域故障特征數(shù)據(jù)集初始化權(quán)值賦予，進行全連接層參數(shù)微調(diào)，并根據(jù)最大均值差異法衡量故障特征數(shù)據(jù)集距離，通過加權(quán)優(yōu)化及約束對全連接層的參數(shù)再次進行優(yōu)化，分類訓(xùn)練后獲取分類預(yù)測模型，最后通過Dropout方法防止訓(xùn)練過擬合及優(yōu)化訓(xùn)練過程，優(yōu)化分類預(yù)測模型，對目標(biāo)域故障特征數(shù)據(jù)集F2進行診斷分類預(yù)測，獲取渦輪泵故障分類預(yù)測結(jié)果。