[发明专利]一种基于深度神经网络的轴承工况检测方法及系统在审
| 申请号： | 202010043467.X | 申请日： | 2020-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN111209891A | 公开（公告）日： | 2020-05-29 |
| 发明（设计）人： | 张彩霞;王向东;胡绍林 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G01M13/045 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 蔡伟杰 |
| 地址： | 528000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及故障检测技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络的轴承工况检测方法及系统，所述方法为：首先获取传感器采集到的原始振动信号，根据原始振动信号生成训练样本，接着构建深度置信网络，将训练样本作为深度置信网络的输入，对深度置信网络进行训练，得到故障识别模型；通过将待检测的振动信号分解为若干个本征模函数；并采用故障识别模型对本征模函数进行识别，得到轴承工况的检测结果，所述轴承工况的检测结果为运行正常、滚动体故障、内圈故障及外圈故障四种状态中任一种，本发明能够实现轴承工况的自动检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 轴承 工况 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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