清华大学（任一夫）：面向电气设备智能故障诊断的故障样本迁移增强方法研究报告

发布者：wx****6a

2025-03-20

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清华大学

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本资料聚焦于电气设备智能故障诊断中的小样本问题，提出基于迁移学习的故障样本增强方法，涵盖同构、单源异构、多源异构及遥远异构样本四类迁移场景。针对传统方法因样本不足导致的过拟合和负迁移问题，设计了具有进化能力的迁移增强框架：通过特征迁移、分布对齐及增量样本动态融合，有效缓解工况差异并提升样本利用效率。实验表明，所提方法在磁粉探伤等实际场景中显著降低故障诊断误差，且对噪声干扰具有强鲁棒性。

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