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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明涉及一种基于特征映射sigmoid函数的属性嵌入零样本复合故障诊断方法，属于故障诊断技术领域，包括以下步骤：S1：通过旋转机械试验台采集轴承及齿轮的故障信号样本；S2：针对每类故障信号，根据故障类型和故障频率以及故障幅值特征，设计相应的故障属性原型；S3：构建卷积神经网络，输入单一故障信号样本进行训练；S4：将复合故障信号输入到训练好的卷积神经网络中得到信号特征；S5：通过阈值分类法判别复合故障信号特征的属性；S6：基于欧式距离的最近邻估计方法度量得到的属性和定义的故障属性原型间的距离，根据距离诊断相应的复合故障类型。
主权项：1.一种基于特征映射sigmoid函数的属性嵌入零样本复合故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：通过旋转机械试验台采集轴承及齿轮的故障信号样本；S2：针对每类故障信号，根据故障类型和故障频率以及故障幅值特征，设计相应的故障属性原型；S3：构建卷积神经网络，输入单一故障信号样本进行训练；S4：将复合故障信号输入到训练好的卷积神经网络中得到信号特征；S5：通过阈值分类法判别复合故障信号特征的属性；S6：基于欧式距离的最近邻估计方法度量得到的属性和定义的故障属性原型间的距离，根据距离诊断相应的复合故障类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于特征映射sigmoid函数的属性嵌入零样本复合故障诊断方法
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