[发明专利]一种融合信号频谱幅值调制和深度学习的机电装备故障诊断方法及装置在审
| 申请号： | 202110960435.0 | 申请日： | 2021-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN113919388A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 陈曦晖;孙明林 | 申请（专利权）人： | 苏州智为物联科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06V10/774;G06F30/23;G06N3/04;G01M13/00;G01H17/00 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 孙永生 |
| 地址： | 215200 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合信号频谱幅值调制和深度学习的机电装备故障诊断方法及装置，方法包括：基于机电装备具体机械结构，通过有限元功率流分析，确定最优的振动传感器布置位置，测量机电装备的振动信号；针对多个传感器获得的多个振动信号，采用IVMD实现振动信号分解；针对获得的每个IVMD分解分量，进行频谱幅值调制，以机电装备故障特征频率附近能量最大值为原则，确定各分量最优MO值，并获得最优MO值下改进信号的Hilbert平方包络谱；以各分量最优MO值下的Hilbert平方包络谱作为输入，构建改进的堆栈降噪稀疏自动编码机深度学习模型，实现机电装备故障诊断和健康状态评估。本发明能够准确实现机电装备故障诊断，为机电装备健康管理和智慧运维提供基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 信号 频谱 调制 深度 学习 机电 装备 故障诊断 方法 装置 | ||
【主权项】：
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