[发明专利]一种基于深度强化学习的滚动轴承故障类型识别方法在审
| 申请号： | 202210553427.9 | 申请日： | 2022-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN114896733A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 李帷韬;张雪松;侯建平;管树志;胡平路;杨盛世;孙伟;李奇越;张倩 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01M13/04 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的滚动轴承故障类型识别方法，其步骤包括：1、采集滚动轴承一维时间序列故障数据；2、连续小波变换算法对故障数据进行预处理；3、人工标注并进行归一化位置编码；4、建立基于改进的Transformer‑LSTM双分支异构网络和强化学习网络；5、对网络进行训练得到强化学习最优训练模型；6、输入测试集到最优训练模型得到最优故障诊断分类识别效果。本发明通过强化学习的方法，提高了滚动轴承故障分类识别的准确性，同时使得模型具有更好的抗噪性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 滚动轴承 故障 类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
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