[发明专利]一种基于多尺度SE-Resnet的电机振动数据处理与状态识别方法有效
| 申请号： | 202110818587.7 | 申请日： | 2021-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN113673346B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 俞啸;夏冰;杨书新;丁恩杰;任晓红 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人： | 于武贵 |
| 地址： | 221116 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于多尺度SE‑Resnet的电机振动数据处理与状态识别方法，涉及故障诊断领域，首先，利用变分自编码器VAE对输入原始振动信号的特征概率分布进行学习，通过采样重构隐含变量作为深度特征，其次，将深度特征输入多尺度注意力残差网络SE‑Resnet，通过对不同尺度核的卷积特征的融合，输出多尺度特征，来提升输出特征空间的抗噪能力；最后，采用随机森林RF作为电机故障分类器，将得到的多尺度特征输入RF分类器中，实现电机故障状态识别。本发明所提出的方法可以利用多尺度特征提升模型识别精度的，能够减少对专家知识的依赖，尤其是提升模型在电机变工况和噪声干扰情况下的识别准确率，符合现实生产过程中的实际需要。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 se resnet 电机 振动 数据处理 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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