[发明专利]一种基于1-DCNN和LSTM融合的滚动轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 201910755666.0 | 申请日： | 2019-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN110398369A | 公开（公告）日： | 2019-11-01 |
| 发明（设计）人： | 唐向红;顾鑫;陆见光 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京联创佳为专利事务所(普通合伙) 11362 | 代理人： | 韩炜 |
| 地址： | 550025 *** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于1‑DCNN和LSTM融合的滚动轴承故障诊断方法。按下述步骤进行：a.将原始一维振动信号通过滑动窗口重叠取样的方法进行数据的处理和扩充，得到扩充信号；b.将扩充信号分别输入到1‑DCNN和LSTM两个通道中进行训练分析，提取特征信息；在1‑DCNN通道中提取得到空间特征信息，在LSTM通道中提取得到时间特征信息；c.将空间特征信息和时间特征信息通过concatenate层进行拼接操作，得到拼接特征；d.将拼接特征接入全连接层，通过Softmax分类器进行故障类别的分类。本发明准确率更高、收敛速度更快、LOSS损失更低、并具有良好的泛化性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 拼接 滚动轴承故障诊断 空间特征信息 时间特征信息 扩充信号 滑动窗口 提取特征 信号通过 一维振动 泛化性 分类器 连接层 鲁棒性 融合 准确率 按下 取样 收敛 分类 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于1‑DCNN和LSTM融合的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，按下述步骤进行：a.将原始一维振动信号通过滑动窗口重叠取样的方法进行数据的处理和扩充，得到扩充信号；b.将扩充信号分别输入到1‑DCNN和LSTM两个通道中进行训练分析，提取特征信息；在1‑DCNN通道中提取得到空间特征信息，在LSTM通道中提取得到时间特征信息；c.将空间特征信息和时间特征信息通过concatenate层进行拼接操作，得到拼接特征；d.将拼接特征接入全连接层，通过Softmax分类器进行故障类别的分类。
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