[发明专利]基于多尺度2D膨胀卷积网络的设备故障诊断方法及装置在审
| 申请号： | 202210039204.0 | 申请日： | 2022-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN114492518A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 胡艳艳;杜隆坤 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度2D膨胀卷积网络的设备故障诊断方法及装置，涉及机械设备故障诊断技术领域。包括：获取机械设备数据；将机械设备数据转换为二维图像；将二维图像输入到训练好的多尺度2D膨胀卷积神经网络；基于二维图像以及训练好的多尺度2D膨胀卷积神经网络，得到机械设备故障诊断结果。本发明通过将膨胀卷积引入到网络中，灵活的实现了多尺度特征提取，减少信息量的冗余，减少计算量，同时减少模型的参数量；将级联结构引入到网络中，通过将低分辨率信息和高分辨率信息结合以提高在样本数量不足时故障诊断准确率，同时在样本有噪声情况下提高模型准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 膨胀 卷积 网络 设备 故障诊断 方法 装置 | ||
【主权项】：
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