摘要
本发明公开了面向工业设备运行性能的智能检测方法及系统,涉及工业设备检测相关领域,包括:采集第一振动样本数据集,对振动信号样本施加随机重采样变换模拟转速变化,预训练先验特征提取器;构建故障分类器和转速判别器,采用第二振动样本数据集通过对抗性域适应方式联合训练优化先验特征提取器,得到目标故障分类器和目标特征提取器;采集实时振动信号输入目标特征提取器进行特征提取后再输入目标故障分类器,得到设备运行检测信息。解决现有设备运行性能检测在应对转速变化和不同工况数据分布差异时存在的特征提取不准确、模型泛化能力差,检测结果不可靠的技术问题,达到提高特征提取准确性和模型泛化能力,提高检测结果可靠性的技术效果。
技术关键词
故障分类器
面向工业设备
特征提取器
智能检测方法
设备运行检测
分类准确率
样本
故障特征
对抗性
梯度下降算法
重构
信号
生成器网络
调度器
数据
智能检测系统
周期性
超参数
多层感知机
系统为您推荐了相关专利信息
事件智能检测方法
电子工牌
客户
类别预测模型
时间差
待检产品
智能检测方法
支持向量机算法
高斯核函数
密度