[发明专利]一种基于小波变换与深度学习的旋转类机械装备故障诊断方法、设备及介质在审
| 申请号： | 202211226751.6 | 申请日： | 2022-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN115597662A | 公开（公告）日： | 2023-01-13 |
| 发明（设计）人： | 刘洪伟;刘春来;郑吉彪;杨春辉;崔明雨;刘俊运;崔朝亮;王洪超;杨邵晨;班晨迪 | 申请（专利权）人： | 中国第一汽车股份有限公司 |
| 主分类号： | G01D21/02 | 分类号： | G01D21/02;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 高原 |
| 地址： | 130011 吉林省长*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： |
本发明具体涉及一种基于小波变换与深度学习的旋转类机械装备故障诊断方法、设备及介质。所述方法包括如下步骤：S1、布置振动传感器和温度传感器采集数据并构建数据集；S2、将采集到的数据进行小波变换，将电机运行期间采集的多维度原始电信号X转换成多通道图像I；S3、利用深度卷积神经网络提取多通道图像特征，以最后一个卷积层的输出结果为S3的输出，结果记为O；S4、将S3得到的结果O中的所有元素拆分合并为1维向量，作为全连接神经网络的输入，其中全连接神经网络具有多个隐藏层，以其最后一层的结果作为最终输出O |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 变换 深度 学习 旋转 机械装备 故障诊断 方法 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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