[发明专利]基于卷积神经网络模型的滚动轴承状态监测方法和系统在审
| 申请号： | 201911255152.5 | 申请日： | 2019-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN111060316A | 公开（公告）日： | 2020-04-24 |
| 发明（设计）人： | 张宪民;赵博 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 黄国亮 |
| 地址： | 510641 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络模型的滚动轴承状态监测方法和系统，所述方法包括以下步骤：获取滚动轴承的训练样本集和测试样本集；构建第一一维卷积神经网络模型；根据所述训练样本集，基于BP算法，对第一一维卷积神经网络模型进行训练，获得第二一维卷积神经网络模型；根据所述第二一维卷积神经网络模型对滚动轴承进行状态监测；所述训练样本集包括训练样本和期望的状态性能标签。本发明的整体拓扑结构基于单一的一维卷积神经网络模型，该模型具有相对较低的模型复杂度，整体结构更加的简洁，训练耗时更短。本发明作为可广泛应用于滚动轴承监测诊断技术领域中。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 模型 滚动轴承 状态 监测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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