| 专利号 | 2022110602859 | 申请日 | 2022-08-30 | 专利名称 | 一种基于标准自学习数据增强的故障诊断方法及系统 |
| 授权日 | 2025-09-26 | 专利权人 | 山东建筑大学 | 发明人 | 安增辉;张玉玺;闫英珑;王后亮 |
| 主分类号 | G01M13/045 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提出了一种基于标准自学习数据增强的故障诊断方法及系统，涉及轴承故障诊断技术领域,该方法包括：基于一维卷积神经网络，构建故障诊断模型；通过标准自学习与数据增强的交叉对抗训练方式，对故障诊断模型进行训练，得到完备数据集和强非平稳工况下的智能故障诊断模型；将采集的待诊断振动信号，输入到训练好的智能故障诊断模型中，得到轴承故障诊断结果；本发明以一维卷积神经网络为基本框架，利用不完备的训练数据集，通过标准自学习与数据增强的交叉对抗训练方式，生成扰动数据，获得强非平稳工况下的故障诊断模型，提高故障诊断的准确率。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新能源汽车 新能源汽车相关设施制造 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
