[发明专利]故障检测方法、计算机可读介质、故障检测装置以及船舶在审
| 申请号： | 201811639245.3 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109801401A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 宋宪明;赵心;韩恒敏;王隶加;马超群 | 申请（专利权）人： | 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心 |
| 主分类号： | G07C5/08 | 分类号： | G07C5/08;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 青岛联信知识产权代理事务所(普通合伙) 37227 | 代理人： | 潘晋祥 |
| 地址： | 266200 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出一种故障检测方法、计算机可读介质、故障检测装置以及船舶。该故障检测方法，将接收到的信号转化为时域图和/或频域图，使用卷积神经网络模型其进行处理，根据预设的曲线模型判断故障类型，该计算机可读介质，包括执行时能够实现上述方法的预设程序，该故障检测装置，包括上述计算机可读介质，该船舶，包括上述故障检测装置。本发明所述的故障检测方法、计算机可读介质以、动机故障检测装置以及船舶，通过使用卷积神经网络模型将时域图和/或频域图进行处理并根据预设的故障类型对应的模型进行判断，方法简单高效且精度高，并且并极大地降低了特征提取过程和信号噪声对最终结果造成的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 计算机可读介质 故障检测装置 故障检测 船舶 卷积神经网络 故障类型 频域图 预设 特征提取过程 曲线模型 信号噪声 信号转化 预设程序 最终结果 时域图 | ||
【主权项】：
1.一种故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：将接收到的声音和/或震动信号转化为时域信号和/或频域信号，以获得时域图和/或频域图，使用卷积神经网络模型对时域图和/或频域图进行处理，根据预设的故障类型的时域曲线模型和/或频域曲线模型判断故障类型。
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