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申请/专利权人：同济大学
申请日：2024-03-15
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118259589A
主分类号：G05B13/04
分类号：G05B13/04;G06N3/094;G06N3/096;G06N3/0455
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及一种基于对抗训练的空压站自适应迁移学习调优方法，包括：Informer模型迁移准备与特征对齐：收集并预处理目标空压站的数据，对数据进行格式化和清洗，对数据特征进行对齐，将数据进行统一的归一化处理；迁移学习策略设计：在原Informer模型中设计一个中间层，弥补源空压机数据和目标空压机数据分布之间的差异，利用归一化处理后的数据进行模型训练和参数调整，得到新的Informer模型；动态适应与模型调优，通过更新的Informer模型实现对空压站进行控制参数的调优。与现有技术相比，本发明该策略通过对抗训练，赋予Informer模型更强的适应性和泛化能力，使其能够在不同空压站之间有效迁移知识；为实现空压机系统的最低运维和优化成本提供了创新的思路。
主权项：1.一种基于对抗训练的空压站自适应迁移学习调优方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、Informer模型迁移准备与特征对齐：收集并预处理目标空压站的数据，对数据进行格式化和清洗，对数据特征进行对齐，将数据进行统一的归一化处理；S2、迁移学习策略设计：在原Informer模型中设计一个中间层，用于弥补源空压机数据和目标空压机数据分布之间的差异，通过对抗训练使源域特征和目标域特征在中间层中相互融合，从而减小域之间的差异，同时进行损失函数设计，利用S1中归一化处理后的数据进行模型训练和参数调整，得到新的Informer模型；S3、动态适应与模型调优：利用实时数据监测和分析技术，对空压站的工作状态进行动态跟踪和分析，基于实时数据的分析结果，对新的Informer模型进行动态调整和优化，以适应空压站工作状态的动态变化，通过更新的Informer模型实现对空压站进行控制参数的调优。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于对抗训练的空压站自适应迁移学习调优方法
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