[发明专利]调制与深度学习融合的设备故障诊断方法、系统及介质在审
| 申请号： | 202011223732.9 | 申请日： | 2020-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN112329626A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 王红军;蒋龙陈;籍永建;陈晓 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京远创理想知识产权代理事务所(普通合伙) 11513 | 代理人： | 张素妍 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种调制与深度学习融合的设备故障诊断方法、系统及介质，其特包括：将燃气轮机机匣的振动信号分解为多个频率分量，得到各个频率成分的瞬时频率，并绘制时频图；将时频图经过预处理后作为卷积神经网络的输入，通过训练得到卷积神经网络故障诊断模型；卷积神经网络故障诊断模型利用卷积神经网络的特征提取能力，实现对燃气轮机转子故障的诊断。本发明能很好的提取时频图中的特征，有效提高故障诊断准确率，可以广泛在燃气轮机故障诊断技术领域中应用。 | ||
| 搜索关键词： | 调制 深度 学习 融合 设备 故障诊断 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
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