公开(公告)号：CN117574259B

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202311316905.5

申请日：2023-10-12

申请人： 南京工业大学

发明人： 缪小冬 ,  徐坤 ,  李舜酩 ,  江星星 ,  王华 ,  陆建涛

IPC分类号： G06F18/2415 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G01M13/02 ,  G01M13/04

摘要： 本发明公开一种适用于高端装备的注意力孪生智能迁移可解释性诊断方法，先获取轴承和齿轮不同故障件在不同负载或转速下的振动信号数据，对数据进行预处理；构建双分支架构的卷积神经网络模型，令模型可同时接受两种不同工况下的不平衡样本进行训练；模型中加入跨模块串联双注意力机制，包括通道特征注意力增强和片段特征注意力增强模块，用以合理地增强小样本特征信息，增强不平衡样本的域不变特征，并实现特征的注意力可解释性；同时引入孪生特征融合模块，更好的提取不平衡样本中的域不变特征；最后，采用各类提出的特征可视化方法实现对迁移诊断模型的特征可视化解释，并在测试数据集上完成高效的迁移诊断准确性。