[发明专利]一种基于单样本学习的电机轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110902959.4 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN113627317A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 王兵;周阳;王子;李敏杰;米春风;杨海娟;汪文艳;卢琨 | 申请（专利权）人： | 安徽工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥昊晟德专利代理事务所(普通合伙) 34153 | 代理人： | 何梓秋 |
| 地址： | 243032 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于单样本学习的电机轴承故障诊断方法，属于计算机技术领域，包括以下步骤：设置每类不同样本数量和添加不同噪声强度；对已有的电机轴承一维振动信号进行数据扩充；将处理后的数据作为输入送入网络中进行训练和网络参数迭代更新；对测试样本进行故障诊断从而判别模型性能。本发明基于孪生网络的单样本进行学习，能够很好地解决在电机轴承故障诊断时数据匮乏而出现的精度过低问题；能够解决工况环境中经常出现的工业噪音的现象，可更好地提取信号的特征信息，采用了改进的多尺度一维卷积网络融合并与LSTM相结合的方法用于提取信号的全局特征和局部特征从而更好的进行故障诊断，具有适用性强和稳定性高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 学习 电机 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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