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电力电子变换器基于孪生网络的故障诊断小样本学习技术设计.docx
资料介绍
电力电子变换器基于孪生网络的故障诊断小样本学习技术设计
概述
孪生网络是解决电力电子变换器故障诊断中小样本问题的有效方法，通过比较输入样本与支持集样本的相似度，实现小样本下的故障分类。在基于STM32G474的逆变器系统中，孪生网络技术可用于逆变器故障的小样本诊断。本章系统阐述孪生网络的基本原理、网络结构及在变换器故障诊断中的应用。
孪生网络原理
网络结构
孪生网络由两个共享权重的子网络组成，分别提取两个输入样本的特征，通过比较特征向量的距离判断样本的相似度。
相似度学习
孪生网络通过对比损失或三元组损失训练，使同类样本的特征距离更近，异类样本的特征距离更远。
小样本学习
N-way K-shot
小样本学习设定为N-way K-shot，即N个故障类别，每个类别K个标注样本。孪生网络在少量标注样本下学习故障分类。
元学习
元学习通过训练多个小样本任务，学习通用的特征提取能力，使模型能够快速适应新的故障类别。
部分文件列表
| 文件名 | 大小 |
| STM32G474逆变器_技术文件_1652_电力电子变换器基于孪生网络的故障诊断小样本学习技术设计.docx | 37K |
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