摘要
本发明涉及跨域故障诊断技术领域,公开了一种无监督域自适应的设备故障诊断方法,包括:构建基于小波增强的模糊高斯混合深度域自适应网络的模型;小波增强多尺度变换器网络通过小波包分解、多尺度卷积、频带自适应注意力机制、Transformer编码器层和特征融合层提取特征;模糊高斯混合领域自适应通过域鉴别器和特征提取器的对抗性训练、生成目标域伪标签和置信度、基于混合高斯分布计算模糊隶属度、动态加权调整最终权重、边缘分布对齐与条件分布对齐实现领域自适应;本发明引入计算目标样本模糊隶属度并与伪置信度进行融合加权策略,能够处理不同机器的音频数据,并在目标域上实现更准确地分类和故障检测。
技术关键词
设备故障诊断方法
故障类别
模糊隶属度
模糊高斯
样本
音频
无监督
融合特征
多尺度
注意力机制
标签
变换器
信号
分类器
对抗性
卷积特征
一维卷积神经网络
编码器
故障诊断技术
系统为您推荐了相关专利信息
融合多尺度特征
实时检测方法
网络
模块
实时图像
头戴式显示设备
展品信息
展厅交互
样本
采集设备
估值方法
生成数据集
数据分布
数估算方法
随机生成方法
三维特征数据
三维特征提取
道路拓扑结构
物体运动状态
场景