[发明专利]基于多输入并行图卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202210610074.1 | 申请日： | 2022-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN114942140A | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 冯静;鲍守洋;侯平智;徐晓滨;章振杰 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州奥创知识产权代理有限公司 33272 | 代理人： | 王佳健 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多输入的并行图卷积神经网络半监督滚动轴承故障诊断方法。本发明基于滚动轴承正常和不同故障状态下各传感器的振动加速度信号，采用限定半径最近邻法，以故障样本作为节点，故障样本间的相似性为边，构建各传感器下的故障样本图。然后，以各传感器下的故障样本图作为输入，构建具有多输入的并行图卷积神经网络半监督故障诊断模型，并通过训练和调参以获得最优模型。本发明提出的故障诊断方法具有较高的精度，同时能够实现在少量有标记样本的情况下，也能获得较高的故障诊断精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 输入 并行 图卷 神经网络 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州电子科技大学，未经杭州电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210610074.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：地铁工程上方原有支护桩的位移监测方法
- 下一篇：一种导流式唇形迷宫密封结构
