一种基于迁移学习故障诊断模型的齿轮故障诊断方法

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一种基于迁移学习故障诊断模型的齿轮故障诊断方法
申请号:CN202411940198
申请日期:2024-12-26
公开号:CN119848625A
公开日期:2025-04-18
类型:发明专利
摘要
一种基于迁移学习故障诊断模型的齿轮故障诊断方法,本发明涉及基于迁移学习故障诊断模型的齿轮故障诊断方法。本发明的目的是为了解决实际齿轮故障诊断过程中故障样本少,数据不平衡,导致齿轮故障诊断准确率低的问题。过程为:构建齿轮训练集;构建迁移学习故障诊断模型,获得训练好的迁移学习故障诊断模型;具体过程为:迁移学习故障诊断模型依次包括特征提取器和分类器;获得训练好的迁移学习故障诊断模型;过程为:齿轮训练集输入模型的特征提取器,特征提取器输出特征;特征输入分类器,分类器输出分类结果;直至总体损失收敛,获得训练好的模型;将实际齿轮箱的测试集输入训练好的模型,得到诊断结果。本发明用于齿轮故障诊断领域。
技术关键词
故障诊断模型 齿轮故障诊断方法 样本 平衡齿轮 ADAMS软件 特征协方差矩阵 纵向加速度信号 特征提取器 分类器 振动加速度信号 训练集 焦点 数据 度量 齿轮箱 标签 输出特征
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