摘要
本发明公开了一种基于领域自适应和注意力机制的充电模块开路故障诊断方法,方法包括:采集不同工况下充电电源模块的运行数据并通过移动滑动窗口进行分割,对数据进行标准化处理,生成训练集和测试集;建立故障诊断模型,包括特征提取器、源域分类器和目标域分类器;将训练集中的源域数据输入故障诊断模型进行预训练,再将训练集中的目标域数据输入预训练模型,通过最小化源域分类器与目标域分类器各层参数的多核均值最大差异来优化目标域分类器参数,生成适应目标域数据的故障诊断模型;将测试集输入故障诊断模型进行测试,实现充电电源模块的功率开关管开路故障在不同工况下的准确诊断,提高检修速度和设备安全性。
技术关键词
开路故障诊断方法
注意力机制
故障诊断模型
充电模块
故障分类模型
特征提取器
充电电源模块
数据
分类器参数
样本
滑动窗口
全局平均池化
积层
高斯核函数
预训练模型
预测类别
通道
系统为您推荐了相关专利信息
医学图像分割模型
多尺度特征
特征窗口
采样器
交互注意力
风险分析方法
节点
人工蜂群优化
强化学习模型
水体
YOLO模型
区域定位方法
电力光缆
模块
多场景
注意力神经网络
空间注意力网络
联合注意力机制
三维重建方法
网络模块