[发明专利]一种基于深度迁移学习的齿轮箱故障检测方法在审
| 申请号： | 202210078254.X | 申请日： | 2022-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN114298288A | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 王文娟;丁锋;刘丹;何睿潇;李杰 | 申请（专利权）人： | 西安工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/00;G06Q10/06;G06Q50/04 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 王力文 |
| 地址： | 710032*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种基于深度迁移学习的齿轮箱故障检测方法，包括收集齿轮箱原始的信号数据、对原始的信号进行降噪和数据清洗、用特征提取器进行提取、得到新图像、构建模型、用训练数据和验证数据对模型进行结果分析和验证，本发明克服了齿轮箱故障诊断的类别较为单一的技术问题，创新性的将齿轮箱的振动信号、温度信号和油液信号的图像数据进行交叉组合，得到多组的复合图像数据，最终构建复合故障的模型，再将得到的卷积神经网络模型迁移至齿轮箱诊断检测数据中，计算迁移诊断故障率，诊断率在94％‑100％之间，即实现高精度诊断，实现了复合故障情况下对齿轮箱的故障快速检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 迁移 学习 齿轮箱 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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