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公开(公告)号：CN113792770A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111010900.0
申请日：2021-08-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/62 , G01M13/045 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于属性描述的零样本滚动轴承故障诊断方法及系统，涉及设备故障诊断领域以及信号处理领域，通过采集滚动轴承对应各故障类型下的各故障信号数据，通过数据转变将各故障信号数据转换为对应的时频图像，得到滚动轴承时频图集，基于滚动轴承时频图集，训练并获得特征提取网络以及属性学习器，应用特征提取网络以及属性学习器，对待诊断滚动轴承进行故障预测，获得故障预测结果。通过本发明的技术方案为每个故障提供由属性组成的故障描述作为辅助信息，同时通过对已见类的属性学习完成对未见类的属性预测，在没有测试集样本可供训练的情况下完成对测试集的准确分类。
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