[发明专利]一种基于监督学习的机械设备智能故障检测方法及系统在审
| 申请号： | 202210356687.7 | 申请日： | 2022-04-06 |
| 公开（公告）号： | CN114841196A | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 邵海霞;孟真;邵世聪 | 申请（专利权）人： | 启藤科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G01M13/045 |
| 代理公司： | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人： | 陈晨 |
| 地址： | 100000 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于监督学习的机械设备智能故障检测方法及系统，基于监督学习的机械设备智能故障诊断模型结合了堆叠的二维和一维卷积神经网络CNN、残差长短时记忆网络LSTM和基于监督学习的LSTM，可以检测机械设备产生的异常数据，所提出的模型可以使用CNN模型提取数据的空间特征，并通过联合残差LSTM和LSTM检测各种环境下基于时间序列的机械振动数据集中的异常状态，进而评估设备的健康状态；通过将基于时间序列的原始信号数据转换为梅尔频谱图像，进行了基于图像的分析，从而在应用了数据增强的故障诊断系统中获得了更好的性能；增加了数据集以解决数据不平衡问题，从而提高了模型的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 机械设备 智能 故障 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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