[发明专利]基于一维卷积的全卷积神经网络滚动轴承故障识别方法在审
| 申请号： | 202110329036.4 | 申请日： | 2021-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN113063595A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 向家伟;王刚 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 温州名创知识产权代理有限公司 33258 | 代理人： | 陈加利 |
| 地址： | 325000 浙江省温州市瓯海*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 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一维卷积的全卷积神经网络滚动轴承故障识别方法，包括以下步骤：S1:将滚动轴承振动信号按照实际情况分成滚动体故障、内圈故障、外圈故障和无故障四组；S2:四组故障信号中的每个轴承的振动信号都用相同长度的窗口滑动截取成若干个样本；S3:构建用于学习故障特征并识别故障的一维卷积网络模型，设计优化模型的损失函数和优化器，并使用训练数据来优化模型；S4:利用优化好的模型就用来识别滚动轴承振动信号中是否存在故障，以及故障的类型。本发明能有效的识别滚动轴承滚动信号中的故障以及故障的类型，对滚动轴承的状态监测和故障诊断带来方便。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 滚动轴承 故障 识别 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温州大学，未经温州大学许可，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/202110329036.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：全自动中药萃取系统
- 下一篇：一种防灭火凝胶制备方法及煤矿防灭火方法
