[发明专利]一种基于循环神经网络的带有噪声标签的故障诊断方法有效
| 申请号： | 201911392439.2 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111026095B | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 谢刚;聂晓音;赵文晶;胡啸;王银 | 申请（专利权）人： | 太原科技大学 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 太原新航路知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14112 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 030024 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及旋转机械故障诊断方法，具体是一种基于循环神经网络的带有噪声标签的故障诊断方法。本发明解决了现有旋转机械故障诊断方法诊断准确率低的问题。一种基于循环神经网络的带有噪声标签的故障诊断方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤一：将振动信号进行分段归一化，由此形成数据集；步骤二：将数据样本的噪声标签添加到数据集中，由此形成噪声标签数据集；步骤三：利用优化算法调整整个网络的参数，使得适应性校正损失函数达到最小，由此完成循环神经网络的训练；步骤四：将测试数据集输入到训练好的循环神经网络中，由此输出故障诊断结果。本发明适用于旋转机械的故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 循环 神经网络 带有 噪声 标签 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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