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-shu YINHong-peng ZHAODan-dan CAILi
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：faultdiagnosis zerosample transferlearning fine-grainedknowledge discriminantfeaturerepresentation
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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