[发明专利]基于深度强化学习模型的行星齿轮箱故障诊断方法有效

专利信息
申请号: 202011644046.9 申请日: 2020-12-31
公开(公告)号: CN112633245B 公开(公告)日: 2023-01-06
发明(设计)人: 严如强;王辉;陈雪峰;孙闯;王诗彬;张兴武 申请(专利权)人: 西安交通大学
主分类号: G06F18/10 分类号: G06F18/10;G06F18/241;G06F18/214;G06F18/21;G06V10/82;G01M13/021;G01M13/028;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/092;G06F123/02
代理公司: 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 代理人: 覃婧婵
地址: 710049 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 公开了基于深度强化学习模型的行星齿轮箱故障诊断方法,方法包括:信号采集,获得行星齿轮箱在不同的健康状况下的振动信号,基于所述振动信号构建训练样本信号及测试样本信号;时频图像生成,同步提取所述训练样本信号及测试样本信号变换为二维时频图像,基于所述二维时频图像构建训练集及测试集;建立深度强化学习模型,基于训练集,智能体与环境进行不断地交互,训练智能体自主学习最优的诊断策略,所述智能体包括至少两个相同结构的深度卷积神经网络;故障识别,将所述测试集中的样本逐个输入训练完成的所述智能体,根据所述诊断策略识别行星齿轮箱故障类型,及分析诊断结果。
搜索关键词: 基于 深度 强化 学习 模型 行星 齿轮箱 故障诊断 方法
【主权项】:
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  • 本申请涉及细菌预防的领域,尤其是涉及一种定向杀菌预测方法、装置、准分子灯及介质。其方法包括:获取过去预设时间段内的细菌危害信息,对细菌危害信息进行分析,确定细菌种类数量以及时间分布序列长度,对细菌危害信息进行数据整理,得到第一细菌矩阵数据,将第一细菌矩阵数据输入至细菌预测模型进行向量特征提取,得到细菌特征维度数量,并将细菌特征维度数量与第一细菌矩阵数据进行处理,对生成的第二细菌矩阵数据进行数据处理,得到细菌危害数据,对细菌危害数据进行数据推算,生成细菌分布信息以及与细菌量,确定细菌分布信息中不同细菌分布区域对应的杀菌时长,基于杀菌时长以及细菌分布信息进行灭菌,本申请具有提高杀菌效率的效果。
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