[发明专利]基于进化神经网络的设备故障辨识方法及系统在审
| 申请号： | 202110330880.9 | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN113033419A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 李明伟;许佩;张伟峰;毛爱龙;李秀芳;王建忠;许强;栗勇伟;董影影;周亚丽;姜克森;董云成;黄全忠;张要朋;周政伟 | 申请（专利权）人： | 河南中烟工业有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/34 |
| 代理公司： | 北京维澳专利代理有限公司 11252 | 代理人： | 常小溪 |
| 地址： | 450000 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于进化神经网络的设备故障辨识方法及系统，所述方法包括：对振动原始数据进行预处理，以构造出能反映设备各个故障状态的样本特征；以样本特征为输入，以故障状态为输出，建立基于自适应遗传算法优化神经元连接权重的进化神经网络；采用进化神经网络对模型进行训练，以得到电机设备故障辨识模型；根据电机设备故障辨识模型对电机设备的故障状态进行辨识。本发明通过对振动原始数据进行特征提取和分析，构造出样本特征，作为进化神经网络的输入，在进化神经网络中，使用自适应遗传算法对网络连接权重进行优化，可以提高故障辨识的准确率，将进化神经网络与常规神经网络进行对比测试，进化神经网络的故障辨识准确率平均高出3.9％。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 进化 神经网络 设备 故障 辨识 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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