一种基于数字孪生和无监督域自适应学习的发动机故障诊断方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于数字孪生和无监督域自适应学习的发动机故障诊断方法
申请号:CN202411961695
申请日期:2024-12-30
公开号:CN120030879A
公开日期:2025-05-23
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于数字孪生和无监督域自适应学习的发动机故障诊断方法,利用少量无标签的成品机数据实现跨机型故障诊断。方法包括:(1)基于试验机物理实体,结合动力学和热力学原理,构建涵盖八个子模块的数字孪生模型;(2)利用孪生模型和传感器技术,收集不同工况下试验机数据,建立孪生和真实故障数据库;(3)设计分步去噪模块,通过在真实数据上预训练模型,逐步校准并对齐至真实数据分布,从而解决数据差异问题;(4)提出并行分支特征提取和双向融合策略,通过双分支并行方式提取全局与局部特征,实现源域与目标域特征交互;(5)设计多源域适应框架,通过域判别器与类级分布对齐损失,学习不同工况特征,提升跨机型故障诊断能力。
技术关键词
发动机故障诊断方法 子模块 数据分布 融合策略 分支 数字孪生模型 工况 仿真模型 特征提取模块 仿真工具 框架 发动机压气机 试验机系统 权重分配机制 健康状态信息 模拟试验机 喷油泵
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于星闪互联的智能语音燃气采集器监测系统及方法
深度学习模型 图像深度学习 燃气设备 监测点 深度学习网络模型
2
一种飞行环境仿真计算软件架构设计方法
软件架构设计方法 状态控制模块 仿真模型 子模块 参数
3
一种基于双分支CNN多尺度融合网络的CT图像分割方法
肺部CT图像 图像分割方法 边界特征 分支 全局平均池化
4
一种基于RWKV模型的脑部MRI影像分割方法
影像分割方法 图像块 混合模块 分辨率 分支
5
一种圆网印花机浆桶运输系统
圆网印花机 运输系统 输送轨道 升降机 行走小车
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号