[发明专利]一种基于信号转换和深度残差网络的刀具故障诊断方法在审
| 申请号： | 202210945211.7 | 申请日： | 2022-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN115345199A | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 赵永满;马尚鹏;赵永威;周雪;魏子凯 | 申请（专利权）人： | 石河子大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 832003 新疆维吾尔自治区*** | 国省代码： | 新疆;65 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于信号转换和深度残差网络（ResNet‑34）的刀具故障诊断方法，属于机械装备故障类型诊断识别技术领域，包括：（1）数据采集；（2）数据预处理（3）振动信号到图像信号的转换；（4）构建深度残差网络（ResNet‑34）模型；（5）训练网络模型；（6）测试。本发明采用深度残差网络(ResNet‑34)完成刀具磨损故障类型诊断，将由X、Y、Z三轴方向收集到的振动信号转换为图像信号，并作为网络模型的输入，最后将提取的特征输入到全连接层，利用Softmax函数完成刀具故障类型的诊断。该方法将深度残差网络引入刀具故障诊断领域，有助于误差反向传播和和优化参数模型，克服了深层卷积神经网络会发生梯度消失、梯度爆炸的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 信号 转换 深度 网络 刀具 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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