[发明专利]一种基于深度学习的机器故障的预测和分类方法在审
| 申请号： | 202010668783.6 | 申请日： | 2020-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN111931819A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 顾寄南;彭伟;王文波 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的机器故障的预测和分类方法，包括：数据预处理阶段，特征提取阶段，建立基于CNN的自动编码器的特征提取模型，提取预处理后的数据集的特征；预测模型训练阶段，构建基于双向LSTM的预测模型，利用特征提取阶段得到的特征训练所述预测模型；分类模型训练阶段，利用特征提取阶段得到的特征并采用有监督学习的方式训练基于自动编码器的DNN分类模型；及模型使用阶段，利用训练后的预测模型来预测故障发生的时间，并且利用训练后的分类模型对即将发生的故障进行模式分类、故障类别分类、故障源定位和故障程度划分，本发明能够预测故障的发生，且在预测故障发生的同时对将要发生的故障进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 机器 故障 预测 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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