[发明专利]基于深度学习的滚动轴承智能故障诊断方法在审
| 申请号： | 201910891188.6 | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN112067294A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 宫文峰;张美玲 | 申请（专利权）人： | 宫文峰 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 石燕妮 |
| 地址： | 536000 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的滚动轴承智能故障诊断方法，将振动加速度传感器设置在滚动轴承处，采集在多个故障状态和正常状态下的一维时间序列故障数据，并进行预处理，将预处理后的所述数据划分为训练集、验证集和测试集，建立改进的CNN诊断模型，将所述训练集中的数据输入模型用于模型参数的训练和学习，运用验证集的数据对训练过程中的CNN诊断模型诊断准确率进行实时验证，直到获取合适的CNN诊断模型超参数和验证准确率为止，当验证准确率达到设定的目标值时，模型结束训练，同时保存最佳的CNN诊断模型参数，最后将测试集的样本数据输入到已训练改进CNN诊断模型中完成最终的测试，得到最终的故障诊断结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 滚动轴承 智能 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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