摘要
本发明涉及故障诊断技术领域,且公开了一种数字多孪生辅助的半监督增强复杂设备智能故障诊断方法,包括如下步骤:机理仿真孪生与深度数据孪生自监督数据增强;轻量化多尺度注意力机制诊断网络设计;基于半监督的三阶段诊断调节机制,该数字多孪生辅助的半监督增强复杂设备智能故障诊断方法在现有的故障诊断方法基础上引入了数字多孪生技术,结合深度数据孪生自监督数据增强,显著提升了模型的鲁棒性和准确性;同时在传统的诊断网络结构上,加入了轻量化多尺度注意力机制,增强了网络对多种故障特征的提取能力,优化了诊断精度。
技术关键词
智能故障诊断方法
多尺度注意力机制
数据
样本
标签
生成对抗网络
多尺度卷积核
卷积模块
Adam算法
特征提取能力
故障诊断技术
半监督学习
组合故障
阶段
多尺度特征
鲁棒性
系统为您推荐了相关专利信息
霉菌检测方法
特征提取模型
数据
多模态
可见光图像
网络攻击检测方法
对抗性
自动编码器网络
重构误差
迭代算法
车辆驱动控制
智能驱动控制方法
交通
智能化车辆
场景
爆破振动信号
参数识别模型
参数识别方法
粒子群优化算法
随机森林模型