[发明专利]一种基于阈值卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法及系统有效
| 申请号： | 202210701053.0 | 申请日： | 2022-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN114970044B | 公开（公告）日： | 2023-05-19 |
| 发明（设计）人： | 张文广;陈文华;王玮 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G01M13/045;G06F119/10 |
| 代理公司： | 深圳市广诺专利代理事务所(普通合伙) 44611 | 代理人： | 张晓璐 |
| 地址： | 100096 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于旋转机械故障类型识别和诊断领域，尤其涉及一种基于阈值卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法及系统，方法要点包括：1、训练滚动轴承包含故障的振动历史数据，得到基于阈值卷积神经网络的滚动轴承故障诊断模型；2、实时采集滚动轴承振动数据；3、利用训练好的故障诊断模型，实时监测振动数据，识别是否存在故障；4、若存在故障，利用故障诊断模型进行故障特征提取与分类，并输出故障识别结果。本发明可以解决卷积神经网络模型对含有噪声的振动数据进行特征提取时，性能会下降的问题，具有较高故障诊断准确率，并加快了诊断时间，符合工业界简易、实用和可移植性强的准则，具有较高应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 阈值 卷积 神经网络 滚动轴承 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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