[发明专利]一种基于改进CNN和选择性集成的齿轮箱故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110947429.1 | 申请日： | 2021-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN113820123A | 公开（公告）日： | 2021-12-21 |
| 发明（设计）人： | 程玉杰;祁缨茜;陶来发;马剑;吕琛 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G01M13/021 | 分类号： | G01M13/021;G01M13/028;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京京万通知识产权代理有限公司 11440 | 代理人： | 万学堂 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 基于一种基于改进CNN和选择性集成的齿轮箱故障诊断方法，首先，利用齿轮箱监测振动训练数据，通过Bagging算法对数据进行重采样，获得多个训练子集，并使用训练子集对改进的CNN模型进行训练，获得一组基学习机。第二，利用采集的齿轮检测振动验证数据，在各个基学习机上进行分类任务，获得每个基学习机的分类混淆矩阵并将其转换为一维向量，表征不同学习机的性能特点。将若干一维数据组成矩阵并将其归一化，作为聚类矩阵输入谱聚类算法，对基学习机进行聚类，选择距离聚类中心最近的基学习机作为后续的集成成员。第三，基于上述选择出的基学习机，对实时测试数据进行故障诊断，并采用DSmT理论对诊断结果进行集成，集成结果及为最终诊断结果，实现齿轮箱的故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 cnn 选择性 集成 齿轮箱 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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