【技术实现步骤摘要】
本申请涉及工业时间序列预测，尤其涉及一种工业设备健康预测的域泛化建模方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、工业设备健康的精准预测关系到工业生产的可靠性，可以有效避免安全隐患和经济损失，其中最重要的任务是工业时间序列预测。工业时间序列预测是指利用采集的大量数据预测过程的某些关键性能指标，为工业过程监控、模型辨识、故障诊断和预测等提供支持，具有重要的理论意义和应用价值。
2、目前，工业时间序列预测作为工业智能的重要组成部分，自诞生以来就受到了广泛关注。为了实现工业智能化，妥善地应用新型的基于人工智能的工业时间序列预测技术至关重要。
3、然而，上述工业设备健康预测方法大多面临以下待解决的问题：工业设备的工况通常是多变的，则导致监控数据的独立同分布假设不成立，并且由于工况的未知性，因此难以获取相应工况下的数据来训练或微调模型；尽管已有很多较为成熟的领域泛化方法，但这些方法大多是针对分类任务，很少有为回归预测任务研发的方法，因此大多数迁移学习方法无法适用于回归任务；领域泛化模型可能对极端分布的样本较为敏感，这种极端样本会...
【技术保护点】
1.一种工业设备健康预测的域泛化建模方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个预测健康指标确定所述多个源域数据的健康任务损失，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多个共享特征进行相似性处理，得到所述多个源域数据的相似性损失，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个源域数据，基于所述健康任务损失以及所述相似性损失对所述共享特征提取器和所述共享预测器进行更新迭代处理，得到目标特征提取器和目标预测器之前，所述方法还包括：
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种工业设备健康预测的域泛化建模方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个预测健康指标确定所述多个源域数据的健康任务损失，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多个共享特征进行相似性处理，得到所述多个源域数据的相似性损失，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个源域数据，基于所述健康任务损失以及所述相似性损失对所述共享特征提取器和所述共享预测器进行更新迭代处理，得到目标特征提取器和目标预测器之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述重构参数和所述多个源域数据，确定所述多个源域数据的重构损失，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述...
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