【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及旋转机械智能故障诊断，特别是涉及一种基于多域特征融合与可解释对抗卷积编码网络的贫信息故障预测方法。
技术介绍
1、随着现代工业技术的飞速发展，机械设备的自动化、智能化和高精度水平不断提高，旋转机械的结构日益复杂，其运行速度和负载能力也大幅提升。然而，在长期运行过程中，旋转机械的零部件极易受到摩擦、冲击、疲劳等因素的影响，从而产生磨损、裂纹、变形等损伤。这些损伤若未能及时检测和处理，可能会导致严重的设备故障，甚至引发安全事故。因此，为了确保工业设备的稳定、高效运行，准确识别潜在故障并采取维护措施，向机械系统的智能故障诊断技术和健康状态监测提出了更高的要求。
2、传统故障诊断方法依赖信号处理、特征提取和模式识别技术，需深入机理分析，并依赖专家经验和先验知识。随着人工智能技术的发展，基于深度学习的智能故障诊断成为研究热点，展现出显著优势。深度学习是一种以多层神经网络为基础的人工智能方法，其核心思想是模拟人脑的分层结构，通过深度神经网络、卷积神经网络、递归神经网络等模型，从数据中自动学习特征和隐含模式。与传统方法相比，...
【技术保护点】
1.一种基于多域特征融合与可解释对抗卷积编码网络的贫信息故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多域特征融合与可解释对抗卷积编码网络的贫信息故障预测方法，其特征在于，基于所述训练集训练所述故障预测模型之前还包括对所述训练集进行预处理，进行所述预处理包括：
3.根据权利要求1所述的基于多域特征融合与可解释对抗卷积编码网络的贫信息故障预测方法，其特征在于，所述故障预测模型包括：
4.根据权利要求3所述的基于多域特征融合与可解释对抗卷积编码网络的贫信息故障预测方法，其特征在于，所述编码数据为：
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于多域特征融合与可解释对抗卷积编码网络的贫信息故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多域特征融合与可解释对抗卷积编码网络的贫信息故障预测方法，其特征在于，基于所述训练集训练所述故障预测模型之前还包括对所述训练集进行预处理，进行所述预处理包括：
3.根据权利要求1所述的基于多域特征融合与可解释对抗卷积编码网络的贫信息故障预测方法，其特征在于，所述故障预测模型包括：
4.根据权利要求3所述的基于多域特征融合与可解释对抗卷积编码网络的贫信息故障预测方法，其特征在于，所述编码数据为：
5.根据权利要求4所述的基于多域特征融合与可解释对抗卷积编码网络...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈祝云，林泓琪，高有朋，刘强，李泽昊，马帅，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：
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