申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2024-01-22

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117932465A

主分类号：G06F18/2415

分类号：G06F18/2415;G01M15/02;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/22;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/094;G06N3/096

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开一种基于层次伪标签的航空发动机故障诊断方法及系统，涉及故障诊断领域；该方法包括：获取航空发动机的运行数据，分为源域数据和目标域数据；利用源域数据训练得到源域故障诊断模型；利用迁移对抗模型和目标域数据将源域故障诊断模型迁移到目标域上；迁移对抗模型是基于域混淆对抗学习和伪标签分层算法对层次伪标签域对抗网络进行训练得到的；层次伪标签域对抗网络包括依次连接的主特征提取器、域鉴别分类器、目标域偏重特征提取器和目标域数据分流器；本发明能够提高目标域数据的故障诊断的准确率。

主权项：1.一种基于层次伪标签的航空发动机故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取航空发动机的运行数据；对所述运行数据进行预处理，得到源域数据和目标域数据；确定源域故障诊断模型；所述源域故障诊断模型是利用所述源域数据对预训练的主特征提取器与域鉴别分类器进行训练得到的；利用迁移对抗模型和所述目标域数据将所述源域故障诊断模型迁移到目标域上，以进行目标域故障诊断；所述迁移对抗模型是基于域混淆对抗学习和伪标签分层算法对层次伪标签域对抗网络进行训练得到的；所述层次伪标签域对抗网络包括依次连接的主特征提取器、域鉴别分类器、目标域偏重特征提取器和目标域数据分流器；所述主特征提取器用于提取所述源域数据的特征，得到特征数据；所述域鉴别分类器用于对所述特征数据进行域鉴别以及故障分类；所述目标域数据分流器用于根据所述特征数据进行层级伪标签标记；所述目标域偏重特征提取器用于对被标记上待定伪标签的目标域数据进行二次特征提取。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种基于层次伪标签的航空发动机故障诊断方法及系统

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