文献类型：专利

专利类型：发明专利

是否失效：否

是否授权：否

申 请 号：CN202210397562.9

申 请 日：20220415

发 明 人：辜小花 卢飞 毛禄红 杨光 杨利平 聂玲 潘琚涛 敖桂亮

申 请 人：重庆科技学院

申请人地址：401331 重庆市沙坪坝区大学城东路20号

公 开 日：20240528

公 开 号：CN114817856B

代 理 人：郑勇

代理机构：重庆蕴博君晟知识产权代理事务所(普通合伙)

语　　种：中文

摘　　要：本发明涉及石油工业技术领域，尤其涉及一种基于结构信息保持域适应网络的抽油机故障诊断方法，包括采集抽油机示功图数据，得到源域数据集和目标域数据集，使用特征生成器提取源域特征和目标域特征，在源域中使用源域特征和源域样本标签进行有监督训练更新特征生成器和分类器，使用无监督聚类算法对目标域特征进行聚类获得目标域伪标签，将源域特征和源域标签，以及目标域特征和目标域伪标签输入局部最大均值差异度量公式进行分布差异计算对特征生成器进行优化。本发明所提出的结构信息保持域适应网络能够用于抽油机的故障诊断，能够降低故障诊断模型训练对数据标注的过度要求，并能够提高故障诊断模型在不同应用场景的泛化性能。

主 权 项：1.一种基于结构信息保持域适应网络的抽油机故障诊断方法，其特征在于，/n包括采集抽油机示功图数据，得到源域数据集和目标域数据集；/n使用特征生成器提取源域特征和目标域特征；/n在源域中使用源域特征和源域样本标签进行有监督训练更新特征生成器和分类器；/n使用无监督聚类算法对目标域特征进行聚类获得目标域伪标签；/n将源域特征和源域标签，以及目标域特征和目标域伪标签输入局部最大均值差异度量公式进行分布差异计算对特征生成器进行优化；/n所述获得目标域伪标签的具体步骤包括：/n根据数据集随机初始化隶属度矩阵；/n计算最佳的隶属度矩阵和聚类中心；/n利用隶属度矩阵和聚类中心获得目标域的伪标签；/n所述获得目标域的伪标签的具体步骤为：/n根据隶属度矩阵获得样本聚类标签；/n针对每个聚类标签下的样本，利用分类器获得分类标签；/n统计每个分类标签的数量；/n选择分类标签数量最多的标签作为聚类类别的标签，并更新聚类中心；/n利用新的聚类中心更新隶属度矩阵；/n根据新的隶属度矩阵获得目标域伪标签。/n

关 键 词：源域 目标域 特征生成器  标签  故障诊断模型  故障诊断  结构信息 抽油机  数据集  抽油机示功图  泛化性能 分布差异  聚类算法  均值差异  数据标注  应用场景  分类器  无监督  石油工业  度量  聚类  样本  网络 采集  更新  优化  监督  

IPC专利分类号：G06F17/18;G06F18/23213