[发明专利]一种用于行星齿轮故障诊断的新型深度特征学习方法有效
申请号: | 202010571791.9 | 申请日: | 2020-06-22 |
公开(公告)号: | CN111738398B | 公开(公告)日: | 2021-07-13 |
发明(设计)人: | 陈曦晖;张经炜;楼伟;施昕辉 | 申请(专利权)人: | 河海大学常州校区 |
主分类号: | G06N3/00 | 分类号: | G06N3/00;G06N3/063;G06N3/08;G06K9/00;G06F17/16 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人: | 董建林 |
地址: | 213000 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种用于行星齿轮故障诊断的新型深度特征学习方法,包括以下步骤:步骤a、利用振动传感器检测机电装备行星齿轮箱运行过程中所产生的原始振动信号;步骤b、在自动编码机损失函数基础上引入稀疏性惩罚项和收缩性限制项;步骤c、利用量子蚁群优化算法对深度学习架构中每个稀疏自动编码机和收缩自动编码机的具体位置和关键参数进行优化;步骤d、以所采集的行星齿轮箱原始振动信号为新型深度学习架构的输入,确定深度学习架构的初始深度和每层的初始宽度。本发明提供的一种用于行星齿轮故障诊断的新型深度特征学习方法,能够将数据学习能力和特征提取鲁棒性同时发挥到最优,可主动调整深度学习架构中稀疏自动编码机和收缩自动编码机的位置。 | ||
搜索关键词: | 一种 用于 行星 齿轮 故障诊断 新型 深度 特征 学习方法 | ||
【主权项】:
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