[发明专利]一种训练齿轮箱故障诊断模型方法、齿轮箱故障诊断方法有效
| 申请号： | 202210249569.6 | 申请日： | 2022-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN114357663B | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 王罗;邹祖冰;王祖凡;苏营;李俊卿;邓友汉 | 申请（专利权）人： | 中国长江三峡集团有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01M13/021;G01R31/00;G06F111/08;G06F119/12 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 李静玉 |
| 地址： | 100038 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种训练齿轮箱故障诊断模型方法、齿轮箱故障诊断方法，该训练方法包括：获取齿轮箱所在机电系统中的电机电流信号；根据电流信号计算表征其复杂与突变程度的特征值；根据随机森林算法对特征值筛选，生成样本数据集；根据该数据集对深度强化学习网络模型训练，生成故障诊断模型。本发明提供的训练齿轮箱故障诊断模型方法，仅获取电流信号，无需额外传感器，克服了现有技术中增加硬件的缺陷。通过计算表征电流信号复杂程度和突变程度的特征值并筛选，提取与故障有关的特征数据。将机组运行时获取的电流信号输入生成的深度强化学习网络模型实现齿轮箱故障诊断的方法，能够提高诊断的精度，克服了现有技术中可靠性低、准确性低的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 训练 齿轮箱 故障诊断 模型 方法 | ||
【主权项】：
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