多源信息融合的核電循泵軸承健康狀態(tài)增量評估

摘要： 針對基于深度學習的導軸承健康狀態(tài)評估模型在增量學習新任務(wù)后，幾乎徹底遺忘之前學習的內(nèi)容，導致模型對舊任務(wù)評估準確率下降的問題，提出一種多源信息融合的核電循環(huán)水泵導軸承健康狀態(tài)增量評估方法。首先，設(shè)計多源信息融合網(wǎng)絡(luò)，提取反映導軸承健康狀態(tài)的高維融合特征；其次，通過減小多源信息融合網(wǎng)絡(luò)的分類損失及蒸餾損失保留新舊任務(wù)知識，設(shè)計范例管理策略及最鄰近均值分類器實現(xiàn)導軸承健康狀態(tài)增量評... （共8頁）