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龍圖騰網(wǎng)獲悉華中科技大學(xué)申請的專利一種旋轉(zhuǎn)部件壽命預(yù)測模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116108737B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202211434990.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種旋轉(zhuǎn)部件壽命預(yù)測模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用是由孫偉;王昊文設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-11-16向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種旋轉(zhuǎn)部件壽命預(yù)測模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于旋轉(zhuǎn)機(jī)械部件壽命預(yù)測領(lǐng)域，具體涉及一種旋轉(zhuǎn)部件壽命預(yù)測模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用，包括：構(gòu)建工況一下的有標(biāo)簽樣本集和工況二下的無標(biāo)簽樣本集；對兩個(gè)樣本集中所有樣本進(jìn)行時(shí)頻域特征的構(gòu)造；采用所構(gòu)造的時(shí)頻域特征，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行遷移對抗訓(xùn)練，得到用于工況二的旋轉(zhuǎn)部件壽命預(yù)測模型，其中，當(dāng)在遷移對抗訓(xùn)練的過程中固定數(shù)據(jù)來源鑒別器的參數(shù)時(shí)，在損失函數(shù)中引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對兩種工況數(shù)據(jù)的輸出的最大均值差異，可以在訓(xùn)練過程中同時(shí)基于兩種工況下的數(shù)據(jù)對壽命預(yù)測模型的參數(shù)進(jìn)行更新，減小輸出的最大均值差異可以降低全連接層中所提取到的特征之間的差異，從而提升預(yù)測精度。

本發(fā)明授權(quán)一種旋轉(zhuǎn)部件壽命預(yù)測模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用在權(quán)利要求書中公布了：1.一種旋轉(zhuǎn)部件壽命預(yù)測模型的構(gòu)建方法，其特征在于，包括： 構(gòu)建工況一下的有標(biāo)簽樣本集和工況二下的無標(biāo)簽樣本集；對兩個(gè)樣本集中所有樣本進(jìn)行時(shí)頻域特征的構(gòu)造；采用所構(gòu)造的時(shí)頻域特征，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行遷移對抗訓(xùn)練，得到用于工況二的旋轉(zhuǎn)部件壽命預(yù)測模型； 其中，當(dāng)在遷移對抗訓(xùn)練的過程中固定數(shù)據(jù)來源鑒別器的參數(shù)時(shí)，采用以下?lián)p失函數(shù)loss3來調(diào)整壽命預(yù)測模型的參數(shù)： 式中，loss1為壽命預(yù)測模型對工況一的壽命預(yù)測損失函數(shù)，loss2為數(shù)據(jù)來源鑒別器的數(shù)據(jù)來源鑒別損失函數(shù)，為工況一和工況二的輸入數(shù)據(jù)所分別對應(yīng)的預(yù)測輸出和之間的最大均值差異，λ1、λ2和λ3為各項(xiàng)損失值所占權(quán)重，取值為正，且在遷移對抗訓(xùn)練過程，每迭代完一次，調(diào)整λ2的取值，λ2的取值隨對抗訓(xùn)練當(dāng)前已迭代次數(shù)呈指數(shù)下降變化； 其中，λ2的取值為：其中，I為對抗訓(xùn)練的迭代總次數(shù)，iter為對抗訓(xùn)練當(dāng)前已迭代的次數(shù)，α、β為系數(shù)，α＜0。

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