[发明专利]基于深度学习的旋转机械故障诊断与状态监测系统及方法有效
| 申请号： | 201810447212.2 | 申请日： | 2018-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN108681747B | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 陈辉;宫文峰;张泽辉;管聪;高海波 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/08;G06F16/21 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 胡琳萍;汪玮华 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的旋转机械故障诊断与状态监测系统及方法，包括壳体、扬声器、显示器、存储器、中央处理器CPU和数据采集装置，壳体内部设有集成深度学习装置、历史信号数据库、故障类别专家系统库和数据采集装置，在壳体的上端部中间位置设有信号收发器，右侧设有所述扬声器，在信号收发器的正下方设有显示器，在显示器的正下方左侧处设有USB接口，在USB接口的正下方处设有存储器，在存储器的正下方处设有CPU，在CPU的正下方处设置有图形处理器GPU，在GPU的正下方处设有数据接口，壳体内的所有部件通过导线连接在一起构成通路。本发明对旋转机械进行故障诊断和状态在线监测更准确方便。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 旋转 机械 故障诊断 状态 监测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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