[发明专利]一种基于HTS-CNN模型的轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 201910770889.4 | 申请日： | 2019-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN110398370B | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 唐向红;何强;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;G06N3/04 |
| 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HTS‑CNN模型的轴承故障诊断方法。按下述步骤进行：a.利用估计总体比例的方法自适应确定HTS‑CNN模型训练样本数目；b.通过对训练样本的时间序列片段进行随机组合的方式，提取非相邻信号特征，将非相邻信号特征进行预处理作为混合层；c.将混合层的输出与CNN内核进行卷积，利用Softmax激活函数在HTS‑CNN模型输出端执行多分类任务。本发明能够准确、有效地对滚动轴承故障进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 hts cnn 模型 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于HTS‑CNN模型的轴承故障诊断方法，其特征在于，按下述步骤进行：a.利用估计总体比例的方法自适应确定HTS‑CNN模型训练样本数目；b.通过对训练样本的时间序列片段进行随机组合的方式，提取非相邻信号特征，将非相邻信号特征进行预处理作为混合层；c.将混合层的输出与CNN内核进行卷积，利用Softmax激活函数在HTS‑CNN模型输出端执行多分类任务。
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