摘要
一种变工况场景下基于特征锚点对齐的民机故障诊断方法,根据神经网络瓶颈层前的全连接层输出,计算作为源域的具有标注的民机运行数据与作为目标域的无标注的民机运行数据的边缘分布的最大均值差异,使得源域与目标域边缘分布对齐;再采用基于特征锚点辅助跨域条件分布对齐,以规避由于变工况故障数据非平衡产生故障特征混淆的现象,从而消除负迁移;最后利用所有工况下的所有故障数据生成不同类型故障的初始特征锚点并基于统计度量的方法迭代特征锚点的分布来增强其判别性,通过优化后平衡的特征锚点辅助网络进行跨域迁移。本发明能够缓解故障数据不平衡导致的非频发故障特征判别性的不足,提高偶发故障与频发故障的判别性,有效保障民机全航程的飞行安全性和任务可靠性。
技术关键词
故障诊断方法
锚点
特征提取器
迭代特征
数据
变工况
标签类别
分类器
场景
瓶颈
故障特征信息
故障诊断模型
训练集
神经网络训练
度量
高斯核函数
样本
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