一种改进的多模态信息融合的故障诊断算法

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一种改进的多模态信息融合的故障诊断算法
申请号:CN202410736356
申请日期:2024-06-07
公开号:CN118536068A
公开日期:2024-08-23
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种改进的多模态信息融合的故障诊断算法,涉及深度学习和数据融合领域。本发明将多传感信息和多域信息相结合,不同的传感信息包含不一样的故障信息,不同的域能够提取不一样的特征,将多模态和多传感器结合,能够从不同的角度获得故障的特点,更全面的发现信号的异常,有利于我们对故障的正确诊断。通过加入残差神经网络,有助于模型召回输入,避免了算法过拟合,解决了深度网络的退化问题,保证了故障诊断的精确性。为了能够更好的利用到多模态特征,使用改进的互补特征融合方法,顺序渐进的融合每一个模态信息。
技术关键词
故障诊断算法 融合方法 互补特征 残差学习 残差神经网络 深度学习网络 综合评价模型 曲线 训练集 模态特征 旋转机械 数据 传感器 打标签 超参数 多模态 图片 信号 分类器
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