[发明专利]一种基于VMD与胶囊网络的电机故障程度识别方法在审
| 申请号： | 202111102773.7 | 申请日： | 2021-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN113988114A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 易灵芝;龙娇;徐秀;陈智勇;兰志勇;陈才学 | 申请（专利权）人： | 湘潭大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/34 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 411105 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于VMD与胶囊网络的电机故障程度识别方法。首先对变分态分解、胶囊网络和RAdam优化器进行了简单介绍，然后对本发明实现过程进行了详细的说明，该方法包括如下步骤：(1)数据采集。采集电流信号，对不同故障程度添加标签，将数据集划分为训练集和测试集(2)信号预处理。使用归一化以及变分模态分解对数据进行预处理(3)建立胶囊网络。利用训练样本进行训练(4)进行故障程度诊断。将待诊断的电机电流信号进行预处理输入到训练完成的胶囊网络中，输出电机的故障程度。本发明用先进的胶囊神经网络结合变分模态分解建立神经网络模型，以及采用最新提出的RAdam优化器对损失函数进行优化，本方法鲁棒性好，准确率高，收敛速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 vmd 胶囊 网络 电机 故障 程度 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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