[发明专利]基于STM32嵌入式处理器的机电设备轻量化故障诊断方法有效
| 申请号： | 202110559014.7 | 申请日： | 2021-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN113536658B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 陈绍炜;刘恒宇;黄岩平;温鹏飞;赵帅;窦智;李毅;薛峰;李勇 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02;G06F119/04 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 云燕春 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于STM32嵌入式处理器的机电设备轻量化故障诊断方法，涉及故障诊断领域，更具体的涉及基于嵌入式处理器的机电设备轻量化故障诊断应用领域。该方法使用基于BP神经网络+支持向量机(SVM)的模型结构和方法，并在嵌入式端应用上进行了一定程度优化与压缩，如特征降维、属性离散化优化和神经网络端模型的压缩等，使得模型更能适应嵌入式端的实时需求。设计了上位机端软件界面和STM32下位机通信诊断的系统，通过NASA作动器数据集进行测试验证，系统采用的BP神经网络与支持向量机相结合的数据融合方式能够实现机电系统在线实时故障诊断，提高了故障诊断系统的实用性和有效性，最大限度地避免了故障造成的资源浪费和经济损失。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 stm32 嵌入式 处理器 机电设备 量化 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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