[发明专利]一种基于CNN和FCMC的滚动轴承智能故障诊断方法在审
| 申请号： | 202010387072.1 | 申请日： | 2020-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN111562108A | 公开（公告）日： | 2020-08-21 |
| 发明（设计）人： | 张丹;陈永毅;宣琦;郭方洪 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 尉伟敏 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN和FCMC的滚动轴承智能故障诊断方法，克服现有技术的滚动轴承震动信号具有非平稳性、非线性和特征提取困难的问题，首先利用构建的卷积神经网络模型对原始振动信号进行特征提取，并通过主成分分析法对提取出的特征进行降维，然后将已知故障样本的特征输入模糊C均值聚类模型，对模糊C均值聚类模型进行训练，最后根据训练好的模糊C均值聚类模型，对待测故障样本进行故障识别，从而实现对滚动轴承的故障诊断。本发明通过将卷积神经网络和模糊C均值聚类算法进行结合，既发挥出了卷积神经网络在特征提取方面的优势，也弥补了传统硬性聚类算法对故障类别无法进行有效划分的不足，并能够有效且准确的实现滚动轴承的故障检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn fcmc 滚动轴承 智能 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江工业大学，未经浙江工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010387072.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
