[发明专利]一种基于混合卷积神经网络的三相逆变器故障识别方法有效
| 申请号： | 202110562433.6 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113159077B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 孙权;于翔海;李宏胜;高芳征;黄家才;彭飞 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/2415;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 戴朝荣 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合卷积神经网络的三相逆变器故障识别方法，包括以下步骤：S1、采集故障数据，对数据预处理；S2、建立并训练融合卷积神经网络HCNN模型；模型包括1D‑CNN和2D‑CNN两个网络；两个网络通过两个卷积层和汇聚层交替连接，实现故障样本数据的特征提取；从两个网络中提取的故障特征向量在全连接层进行融合，生成HCNN的故障特征向量；S3、基于HCNN进行故障诊断：将预处理后的数据分别以一维和二维形式同时输入1D‑CNN和2D‑CNN中，在全连接层融合两个网络提取的特征样本，最后利用softmax分类器完成故障模式识别。本发明避免了出现过拟合的问题，且具有较强的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 卷积 神经网络 三相 逆变器 故障 识别 方法 | ||
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- 2023-07-21 - 2023-10-24 - G06F18/213
- 本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于大数据的短视频用户点击预测方法，包括获取用户的行为序列，对行为数据进行预处理，预处理包括降噪和缺失值补全；构建基于LSTM模型的特征提取模型，将预处理后的数据输入该模型提取用户行为表示；构建基于MLP网络架构的非线性交互模型，利用非线性交互模型基于用户行为表示得到用户特征表示；将用户特征表示输入逻辑回归预测模型，得到用户点击预测结果；本发明增强模型对用户点击行为的预测能力，能够更好地捕捉用户行为序列中的特征关联和非线性模式。
- 一种融合方差与1D-LBP的故障识别方法-202310971287.1
- 于明月;张怡;方铭贺;葛向东;乔保栋 - 沈阳航空航天大学
- 2023-08-03 - 2023-10-24 - G06F18/213
- 本发明设计一种融合方差与1D‑LBP的故障识别方法，属于故障诊断技术领域；首先获取旋转机械原始振动信号，构建移动窗，计算依据原始信号所截取的移动窗内信号与窗内信号局部方差的差值，然后将差值二值化的结果转换为十进制，生成纹理信号；然后移动窗函数获取振动信号全部数据的局部纹理信号；最后基于谱分析方法，分析获取的局部纹理信号，提取其特征频率，并依据旋转机械故障特征频率计算公式实现对旋转机械故障特征信息的提取及故障类型的识别；本发明不仅使振动信号中的噪声分量得到了有效抑制，凸显了故障特征信息，同时将谱分析方法与1D‑LBP相结合，便于旋转机械故障的诊断与识别，具有极佳的工程应用价值。
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