上海大学修贤超获国家专利权
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龙图腾网获悉上海大学申请的专利小样本下基于深度适应网络的轴承故障诊断方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116958682B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310927514.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权小样本下基于深度适应网络的轴承故障诊断方法和系统是由修贤超;于福超;李云辉;柳春设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本小样本下基于深度适应网络的轴承故障诊断方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种小样本下基于深度适应网络的轴承故障诊断方法和系统。诊断方法包括如下步骤：收集轴承运行过程中的振动信号，存储于服务器；对振动信号进行预处理，将一维振动信号进行二维图像灰度值化，存储于数据库中；提取数据库中的图像数据，基于深度卷积生成对抗网络进行数据增强，构建用于故障诊断的数据库；利用深度适应网络进行小样本故障诊断。诊断系统包括预处理模块、数据增强模块和诊断模块。本发明将深度卷积生成对抗网络与深度适应网络结合使用，在陌生工况下利用少量标签就可以完成网络的训练，减少了网络的训练时间和训练成本，增强了模型的可移植性，对于小样本工况具有良好的鲁棒性。
本发明授权小样本下基于深度适应网络的轴承故障诊断方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种小样本下基于深度适应网络的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过加速度传感器收集轴承在不同设备不同工况运行下的振动信号，并将其存储至服务器中； 在服务器中对振动信号进行预处理，以便将一维振动信号进行二维图像灰度值化，并以图像数据的形式存储于数据库中； 提取数据库中的图像数据，并基于深度卷积生成对抗网络进行数据增强，构建用于故障诊断的数据库； 利用深度适应网络进行小样本故障诊断，其中将小样本增强后的数据和另一工况下的数据样本分别作为源域数据和目标域数据输入，通过卷积神经网络的卷积层进行特征提取，并且在卷积神经网络的全连接层对两个工况下的数据进行对齐，以减少源域数据与目标域数据之间的差异。
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