摘要
本发明公开了基于动态混合路径与联邦多重蒸馏的轴承故障诊断方法,属于机械故障诊断技术领域。该方法中自适应构建动态特征融合网络,将本地私有数据的局部特征层与全局诊断模型中的特征提取层进行级联融合;设计基于特征余弦相似度以及训练轮次的动态权重;构建缺失类蒸馏损失,通过蒸馏全局知识强化本地分类边界能力;采用历史模型集成策略,维护设备群的历史诊断模型参数集合,抑制单设备过拟合噪声数据。本发明有效解决了数据孤岛、客户端数据异构性以及模型漂移等问题,并取得了较好的轴承故障诊断结果。
技术关键词
轴承故障诊断方法
客户端
蒸馏
动态
浅层特征提取
机械故障诊断技术
队列
参数
深度卷积神经网络
特征融合网络
概率分布函数
多路径
层级
监测轴承
集成策略
分类边界
掩码矩阵
故障类别
先进先出