公开(公告)号：CN114004251A

公开(公告)日：2022-02-01

申请号：CN202111187710.6

申请日：2021-10-12

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 肖雄 ,  刘天恒 ,  张飞 ,  张勇军 ,  郭强 ,  宗胜悦

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于二维灰度图与迁移学习的冷连轧断带故障诊断方法，包括：采集冷轧机不同机架的断带特征时序信号，并进行二维灰度图转换，构成二维灰度图断带故障数据集；基于二维灰度图断带故障数据集，划分迁移学习源域及目标域；借助生成对抗网络增强源域数据集，基于增强的源域数据集构建迁移学习源域故障诊断模型；借助迁移学习方法，将源域故障诊断模型迁移至目标域，调整网络结构及参数，得到目标域故障诊断模型；将目标域故障诊断模型应用于新采集的故障数据集上，实现目标域断带特征诊断。本发明方法能够充分利用机架间断带故障的相似性，以便于故障模型迁移，从而节约新断带故障样本下的模型训练时间，提升断带故障分类诊断效率。