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专利摘要显示,本申请涉及滚动轴承未知类故障诊断领域,公开了基于跨模态协同学习的滚动轴承未知类故障诊断方法,包括:S1、条件约束的频谱图生成:将输入的原始信号及滚动轴承的振动信号,通过条件生成对抗网络转换成频谱图;S2、跨模态协同学习:所述原始信号通过时序信号诊断分支进行处理,所述频谱图通过频谱图诊断分支进行处理,利用模态对齐机南宫28,南宫注册,南宫网址,南宫平台,南宫娱乐,南宫娱乐官网,南宫娱乐登录入口,南宫官方网站,南宫app,南宫pc,南宫28官网,南宫28平台,南宫28APP,南宫28下载,南宫娱乐城,南宫游戏官网制,即是通过时序信号诊断分支生成伪标签来指导频谱图诊断分支的训练,同时通过频谱图诊断分支生成伪标签来引导时序信号诊断分支的训练,约束两个诊断分支的预测结果保持一致;S3、故障诊断输出。本申请利用时序信号与频谱图两种模态的协同学习来实现不同模态信息的互补融合,有效提升诊断未知故障的能力。