设备运行工况变化具有强鲁棒性的稳定智能故障诊断方法

本发明公开了设备运行工况变化具有强鲁棒性的稳定智能故障诊断方法，它涉及设备在线检测技术领域。它包含以下检测步骤：构建密度聚类子网络预先标注无标签在线监测数据，建立带有增量稀疏伪标签矩阵的特征提取主网络；从网络快速计算模式和网络快速更新架构角度出发，分别构建适应故障诊断任务的二值神经网络和宽度网络；提取设备运行工况特征；合理设计故障部件和转子系统故障试验，并对所提出的新理论方法用转子系统实测信号数据进行持续验证和完善，基于宽度学习、对抗生成网络以及迁移学习等理论及新方法，针对设备健康状态在线监测要求，最终形成可稳定诊断且实时更新的在线故障诊断方法，获得智能故障诊断的更高敏捷性和稳定性。

《设备运行工况变化具有强鲁棒性的稳定智能故障诊断方法》是一发明专利，专利号为 2022103383984，当前法律状态为已下证，由江苏航运职业技术学院提出申请，发明人为李胜永;吴丽华;黄晓芬，申请日期为2022-04-01，公开（公告）日期为2022-07-19，国际专利分类号（IPC）为 G06K9/00(2022.01)I;G06K9/62(2022.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：设备自动化、设备故障诊断。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了设备运行工况变化具有强鲁棒性的稳定智能故障诊断方法，它涉及设备在线检测技术领域。它包含以下检测步骤：构建密度聚类子网络预先标注无标签在线监测数据，建立带有增量稀疏伪标签矩阵的特征提取主网络；从网络快速计算模式和网络快速更新架构角度出发，分别构建适应故障诊断任务的二值神经网络和宽度网络；提取设备运行工况特征；合理设计故障部件和转子系统故障试验，并对所提出的新理论方法用转子系统实测信号数据进行持续验证和完善，基于宽度学习、对抗生成网络以及迁移学习等理论及新方法，针对设备健康状态在线监测要求，最终形成可稳定诊断且实时更新的在线故障诊断方法，获得智能故障诊断的更高敏捷性和稳定性。

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