[发明专利]一种基于深度神经网络的机电设备故障诊断方法有效
| 申请号： | 202010426915.4 | 申请日： | 2020-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN111666982B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 张健鹏;张东生;毕道伟;匡红波;钟华;卜江涛;刘欢;张艳婷 | 申请（专利权）人： | 上海核工程研究设计院股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06N3/045;G06N3/088;G06N3/084;G06N3/09;G06F18/214;G06Q10/20 |
| 代理公司： | 上海政济知识产权代理事务所(普通合伙) 31479 | 代理人： | 辇甲武 |
| 地址： | 200233*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种基于深度神经网络的机电设备故障诊断方法，包括数据采集、数据预处理、深度神经网络训练、机电设备故障在线识别和未知故障自动学习。本发明不依赖人工选择故障特征，能够较为全面的学习设备状态监测数据中蕴含的信息，该方法可以实现设备状态数据到故障类别的自动拟合，减少了进行故障诊断算法开发的工作量，该方法通过对未知故障的学习，可以实现故障诊断功能的不断拓展，提高系统的投资效益。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 机电设备 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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