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[发明专利]一种基于PCA_CNNS的轴承故障诊断方法-CN202011567187.5有效
发明人：陆宝春;张劲飞;葛超;翁朝阳;练鹏 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PCA_CNNS的轴承故障诊断方法，用于诊断生产设备关键部件轴承故障问题，本发明将卷积神经网络与主成分分析法进行结合，根据输入的轴承状态特征数据完成数据的特征提取，更加符合在实际加工生产过程中故障诊断过程。通过将故障诊断过程分为特征提取与故障分类两个部分，利用基于主成分分析改进的卷积神经网络模型完成待检测数据的特征提取，采用K折交叉验证来对数据集进行循环划分以对比求解泛化能力较强的模型，结合自组织映射算法，对完成特征提取的数据进行筛选，最后利用全连接神经网络完成故障的分类，输出诊断结果。本发明提出的故障诊断方法具有鲁棒性强、实时性高等优势。
一种基于 pca_cnns 轴承故障诊断方法

[发明专利]一种基于小样本和GAF-DCGAN的滚动轴承故障诊断方法-CN202111517698.0在审
发明人：陆宝春;练鹏;葛超;翁朝阳;顾钱 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小样本和GAF‑DCGAN的滚动轴承故障诊断方法，首先对含噪滚动轴承振动信号进行小波去噪，获得重构后的振动信号之后利用格米拉角场(GAF)将其转换为二维图像；将二维图像输入到深度卷积生成对抗网络模型中进行图像生成；然后将生成的图像和原始图像进行混合，将扩充的数据输入到故障诊断模型进行训练，很好了解决了小样本问题；最后将待诊断的故障图像输入到训练好的故障诊断模型，进行滚动轴承故障诊断。本发明还提出一种添加softmax层的判断标准，经过判断之后再将图像输入添加一层softmax层的DCGAN故障诊断模型进行训练。最终提高故障诊断的准确率。
一种基于样本 gaf dcgan 滚动轴承故障诊断方法