[发明专利]一种基于PCA_CNNS的轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 202011567187.5 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112557034B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 陆宝春;张劲飞;葛超;翁朝阳;练鹏 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G01M13/04 | 分类号： | G01M13/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱沉雁 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于PCA_CNNS的轴承故障诊断方法，用于诊断生产设备关键部件轴承故障问题，本发明将卷积神经网络与主成分分析法进行结合，根据输入的轴承状态特征数据完成数据的特征提取，更加符合在实际加工生产过程中故障诊断过程。通过将故障诊断过程分为特征提取与故障分类两个部分，利用基于主成分分析改进的卷积神经网络模型完成待检测数据的特征提取，采用K折交叉验证来对数据集进行循环划分以对比求解泛化能力较强的模型，结合自组织映射算法，对完成特征提取的数据进行筛选，最后利用全连接神经网络完成故障的分类，输出诊断结果。本发明提出的故障诊断方法具有鲁棒性强、实时性高等优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pca_cnns 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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