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本发明公开了一种基于对抗训练和迁移学习的旋转机械剩余寿命预测混合收缩方法，首先利用振动波动检测算法区分设备的健康和退化状态，再设置多个模块，利用阈值自学习模块剔除提取特征中的干扰，通过模块间的对抗训练提高特征域融合度的同时保证特征各状态的分离度，引入最大均值差异控制不同数据集合的分布误差，最后基于源域特征训练状态预测模块，实现旋转机械的迁移预测。以上特点使得本发明方法能有效解决旋转机械状态预测问题，并消除不同设备和不同工况差异的影响，提高状态预测稳定性。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112966345 B
(45)授权公告日 2022.06.07
(21)申请号 202110234849.5 CN 110555273 A,2019.12.10
(22)申请日 20
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