公开(公告)号：CN118916696B

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202410998930.4

申请日：2024-07-24

Applicant: 安徽大学

Inventor： 贺长波 ,  付曾扬 ,  智亚丽 ,  熊岚雨 ,  陈龙威 ,  马盼盼 ,  程翔

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/094 ,  G06N3/096 ,  G01M13/00 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明公开了基于DACODL框架的旋转机械跨域故障诊断方法，包括：根据所述不同工况下的振动数据，构建源域数据集和目标域数据集；根据目标域数据集进行数据增强得到目标域数据集的增强数据集；构建诊断模型，并通过源域数据集、目标域数据及增强数据集和跨域mixup生成虚拟数据集对诊断模型进行训练；基于上述数据集利用置信的阶次级跨域mixup损失、动态标签分布感知正则化的交叉熵损失、联合分布多层适配损失以及域对抗损失对诊断模型进行迭代训练；得到最终诊断模型，对最终诊断模型进行测试，通过测试后的最终诊断模型被用于对目标工况下旋转机械的振动数据，得到旋转机械跨域故障诊断结果。

公开(公告)号：CN118916696A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410998930.4

申请日：2024-07-24

Applicant: 安徽大学

Inventor： 贺长波 ,  付曾扬 ,  智亚丽 ,  熊岚雨 ,  陈龙威 ,  马盼盼 ,  程翔

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/094 ,  G06N3/096 ,  G01M13/00 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明公开了基于DACODL框架的旋转机械跨域故障诊断方法，包括：根据所述不同工况下的振动数据，构建源域数据集和目标域数据集；根据目标域数据集进行数据增强得到目标域数据集的增强数据集；构建诊断模型，并通过源域数据集、目标域数据及增强数据集和跨域mixup生成虚拟数据集对诊断模型进行训练；基于上述数据集利用置信的阶次级跨域mixup损失、动态标签分布感知正则化的交叉熵损失、联合分布多层适配损失以及域对抗损失对诊断模型进行迭代训练；得到最终诊断模型，对最终诊断模型进行测试，通过测试后的最终诊断模型被用于对目标工况下旋转机械的振动数据，得到旋转机械跨域故障诊断结果。