[发明专利]基于卷积神经网络与贝叶斯网络的机械设备故障诊断方法在审
| 申请号： | 202210014436.0 | 申请日： | 2022-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN114444582A | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 丁华;孙晓春;王焱;牛锐祥;吕彦宝;孟祥龙 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06F30/27 |
| 代理公司： | 太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14110 | 代理人： | 任林芳 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及故障诊断技术领域，具体为一种基于卷积神经网络与贝叶斯网络的机械设备故障诊断方法。包括以下步骤：S1：通过传感器监测乳化液泵的各项参数；S2：采集乳化液泵发生各种故障时的各项监测数据，将其进行归一化、标准化预处理，得到一个训练好的乳化液泵故障诊断模型；S3：搭建诊断贝叶斯网络，包括故障层与原因层；S4：将训练好的轻量化卷积神经网络与诊断贝叶斯网络所构成的乳化液泵故障诊断模型嵌入到云平台；S5：对乳化液泵运行时的各项数据进行实时监测，并将其输入到云平台，若诊断出故障，会发出预警，并将该诊断结果输入到贝叶斯网络中进行条件概率的推理，从而得出各故障原因的概率，实现故障定位。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 贝叶斯 网络 机械设备 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于太原理工大学，未经太原理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210014436.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种发热科用于体温测量辅助座椅
- 下一篇：一种热装直接还原铁的电炉冶炼方法
