基于迁移学习的零样本故障诊断
文档名：基于迁移学习的零样本故障诊断
摘要：针对工业故障诊断中设备故障数据采集困难,目标故障样本少的问题,现有的零样本故障诊断方法仍依赖于故障数据集,本文提出了一种基于迁移学习的零样本故障诊断方法.通过经典的主成分分析算法,构建了一个适用于源域和目标域的判别属性提取器,用于提取源域数据样本潜在的细粒度特征表示,将其作为知识迁移的桥梁.利用源域故障数据获得所有已知故障类的共享细粒度基组,并将其作为知识迁移到目标域故障表示中.从共享细粒度基组学习源域和目标域的判别矩阵,构建各自的判别性特征,最终利用判别性属性实现零样本的故障诊断.基于田纳西-伊斯曼过程(TennesseeEastrmanProcess,TEP)数据集,实验对本文方法和其他零样本故障诊断方法进行对比,实验结果验证了本文方法对零样本故障检测的有效性.
作者：吴天舒尹宏鹏赵丹丹蔡力Author：WUTian-shuYINHong-pengZHAODan-danCAILi
作者单位：重庆大学,重庆404100
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(9)
分类号：TP183
关键词：故障诊断零样本迁移学习细粒度知识判别表示
Keywords：faultdiagnosiszerosampletransferlearningfine-grainedknowledgediscriminantfeaturerepresentation
机标分类号：TP391.41TP277TH16
在线出版日期：2023年12月26日
基金项目：基于迁移学习的零样本故障诊断[
期刊论文]电子学报--2023, 51(9)吴天舒尹宏鹏赵丹丹蔡力针对工业故障诊断中设备故障数据采集困难,目标故障样本少的问题,现有的零样本故障诊断方法仍依赖于故障数据集,本文提出了一种基于迁移学习的零样本故障诊断方法.通过经典的主成分分析算法,构建了一个适用于源域和目标...参考文献和引证文献
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