基于动态路由适配器的数字孪生故障诊断模型参数更新方法

本申请提供了一种基于动态路由适配器的数字孪生故障诊断模型参数更新方法，属于数字孪生故障诊断技术领域，具体步骤包括：首先利用预训练完成的骨干网络进行浅层特征提取，以获取状态监测数据的基础特征。此处骨干网络的参数在预训练完成后即被冻结，确保在后续的增量更新中，只需调整模型少量参数，即可适应新的工况和故障类型。接着，通过动态路由网络根据基础特征生成各适配器的激活概率向量，从而选择合适的工况适配器和故障类型适配器。这些适配器与骨干网络协同工作，对状态监测数据进行故障类型识别，从而准确获取数字孪生系统的故障类型。该方法展现了卓越的诊断性能和强大的抗遗忘能力。