公开(公告)号：CN119598308A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411452276.3

申请日：2024-10-17

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 严颖 ,  吕炯睿 ,  严峥 ,  张裕坤 ,  潘雨轩 ,  朱家琦 ,  蔡骏 ,  余彬 ,  连静

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  F24F11/30

Abstract: 本发明公开了一种基于非整数阶多项式模型的空调机组故障检测方法，包括：获取目标空调机组的故障特征数据；将故障特征数据为训练集和测试集；构建非整数阶多项式网络NIOPN模型；对NIOPN模型的输入数据进行归一化处理；基于梯度下降和Adam优化算法通过对模型进行训练，基于反向传播算法通过测试集计算损失函数对模型参数的梯度，并更新模型参数，获得训练后的NIOPN模型；本发明通过引入非整数阶多项式层的网络架构，增强模型对复杂非线性数据的拟合能力，并且在保持模型精度的同时减少过拟合。该方法可广泛应用于各类数据回归与分类场景，特别适用于特征高度非线性的数据集。

公开(公告)号：CN119598307A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411452273.X

申请日：2024-10-17

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 严颖 ,  吕炯睿 ,  张裕坤 ,  杨凡锐 ,  蔡骏 ,  朱家琦 ,  顾启航 ,  范志勇

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/21 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于梯度评分的动态多维泰勒网的故障诊断方法，包括首先构建故障信号特征数据集，包括若干故障原始信号、以及对应的故障标签。然后构建基于梯度评分的动态多维泰勒网的故障诊断神经网络，输入数据依次经过输入层、全连接层、多项式层、Sigmoid层、梯度打分层、打分排序选择层以及输出层进行前向传播。在梯度打分层利用自动微分技术计算损失函数相对于每个单项式系数的梯度，在打分排序选择层根据梯度对单项式进行排序，并动态调整单项式的激活状态，根据计算得到的梯度进行后向传播，更新模型的各层参数，根据计算得到的梯度进行后向传播，更新模型的各层参数，最后，输出层输出故障诊断结果。