[发明专利]基于有监督对比学习和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 202011564313.1 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112668459B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 陈雁翔;朱玉鹏;盛振涛;赵鹏铖 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于有监督对比学习和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法，其步骤包括：采集不同工况下滚动轴承无故障和故障振动信号，并进行数据预处理后转换成一维频谱作为数据集；训练时对数据进行数据增强扩充样本，利用有监督对比损失训练特征提取器，并利用有监督交叉熵损失训练分类器；组合特征提取器和分类器，进行故障诊断。本发明能有效的解决数据类别间特征互信息利用不充分和样本不足的问题，同时提升使用卷积神经网络在工况变化和工况不变的情况下对于振动信号故障诊断能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 对比 学习 卷积 神经网络 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于合肥工业大学，未经合肥工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011564313.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
