[发明专利]一种基于多尺度权值分配卷积神经网络模型的变工况下轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 202010825977.2 | 申请日： | 2020-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN111964908B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 孔立凡;王太勇;王鹏;杨利明 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 肖莉丽 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于MWDCNN的变工况下轴承故障诊断方法，旨在提供一种变工况自适应性能力强，准确性高的变工况下轴承故障诊断方法。包括下述步骤：对待诊断数据集进行故障类型与标签的对应关系设置，并划分训练集与测试集；构建多尺度权值分配卷积神经网络故障诊断模型；利用训练集对多尺度权值分配卷积神经网络故障诊断模型进行训练，然后利用训练后的多尺度权值分配卷积神经网络故障诊断模型对测试集进行故障诊断，输出轴承故障类型。所述多尺度权值分配卷积神经网络故障诊断模型由特征提取模块、多尺度特征连接模块及分类模块构成。本发明的诊断方法具有抗噪性能及很高的变负载自适应性能力，准确性高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 分配 卷积 神经网络 模型 工况 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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