[发明专利]一种基于改进卷积神经网络的轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110354327.9 | 申请日： | 2021-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN113177577A | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 李宏亮;熊文健;周武能 | 申请（专利权）人： | 上海吞山智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G01M13/04;G01M13/045 |
| 代理公司： | 上海统摄知识产权代理事务所(普通合伙) 31303 | 代理人： | 杜亚 |
| 地址： | 201101 上海市闵*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进卷积神经网络的轴承故障诊断方法，是将待测滚动轴承的原始振动信号输入到改进的CNN模型中进行故障诊断，所述改进的CNN模型主要由输入层、特征提取层和分类输出层组成，所述特征提取层包含多个依次堆叠的卷积层、激活层和池化层；在最后一组所述特征提取层的卷积层之后采用全局均值池化层代替全连接层，然后连接Softmax分类器；并以Softmax分类器的输出作为测试结果；所述Softmax分类器输出每一行概率值最大的即为所述测试结果。本发明的轴承故障诊断方法直接将原始故障数据作为模型输入，故障分类结果自动输出，大大加快了模型的训练速度；而且提出的方法更适用于故障的在线监测和快速诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 卷积 神经网络 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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