公开(公告)号：CN117312984A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311268690.4

申请日：2023-09-28

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 康守强 ,  汤希 ,  王玉静 ,  孙宇林 ,  王庆岩 ,  王洪起

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种域间数据标签关系未知的滚动轴承跨域故障诊断方法及系统，涉及滚动轴承故障诊断技术领域，用以解决现有迁移学习中由于源域和目标域数据标签关系未知而导致故障诊断准确率低的问题。本发明的技术要点包括：构建对比通用域适应模型：引入BYOL网络挖掘目标域数据特有结构，并提出利用熵分离策略拒绝未知类样本；同时，设计一种源类加权机制来改进迁移语义增强方法，赋予源类别不同的类级权重，使两域的特征分布在共享标签空间中更好地对齐，进一步构建故障诊断模型；并通过训练好的故障诊断模型进行故障诊断。本发明在不同工况下均具有优越的故障诊断准确率。