【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习和故障诊断，特别是涉及一种基于迁移学习的新设备快速故障诊断方法。
技术介绍
1、设备故障诊断是制造业中的一项关键技术，旨在根据设备运行数据准确识别出故障类型，为设备维修保养提供支持。随着工业自动化和智能制造的不断发展，传统的人工经验驱动的故障诊断方法越来越无法满足实际需求，亟需基于数据和智能算法的自动化故障诊断技术。
2、目前，数据驱动的故障诊断技术主要分为基于规则的和基于机器学习的两大类。基于规则的方法需要大量的领域知识和人工经验总结而成的规则集，其建模过程成本高且难以及时更新。而基于机器学习的方法(如支持向量机、神经网络等)虽然具有较好的泛化能力，但需要大量标注的故障数据训练模型，对于新开发的设备而言获取这些数据的成本极高，成为了应用的瓶颈。
3、此外，现有的迁移学习方法通常直接将先前任务的模型参数或特征知识迁移至新任务，泛化能力有限，难以充分利用已有设备的故障诊断知识。同时也缺乏高效的在线学习和知识共享机制，导致模型无法持续跟踪和适应设备工作环境的变化。因此，如何基于少量数据快速构建并...
【技术保护点】
1.一种基于迁移学习的新设备快速故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中，对于时序数据形式的设备运行数据，使用卷积变分自编码器或时序变分自编码器作为编码器网络。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中，所述元学习器网络基于模型无关的梯度下降元学习算法或基于模型无关的半监督元学习算法训练得到。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(5)中，所述交互式主动学习策略采用最大熵策略、最小冗余策略、最大预测熵策略或最大模型变化策略。
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于迁移学习的新设备快速故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中，对于时序数据形式的设备运行数据，使用卷积变分自编码器或时序变分自编码器作为编码器网络。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中，所述元学习器网络基于模型无关的梯度下降元学习算法或基于模型无关的半监督元学习算法训练得到。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(5)中，所述交互式主动学习策略采用最大熵策略、最小冗余策略、最大预测熵策略或最大模型变化策略。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(6)中，云端的集中式故障模式知识库基于联合训练或知识蒸馏的方式更新。
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：穆杞梓，饶天荣，孙国栋，王宇飞，
申请(专利权)人：国能数智科技开发北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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