[发明专利]一种基于SFA和CNN的风机轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202010916701.5 | 申请日： | 2020-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN112160877A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 雷增卷;彭亚;李智;李孟超;于萍;胡波;龙振宇 | 申请（专利权）人： | 中国长江三峡集团有限公司福建分公司;中科诺维（北京）科技有限公司 |
| 主分类号： | F03D17/00 | 分类号： | F03D17/00;F03D80/70 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 350003 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于慢特征分解(SFA)和卷积神经网络(CNN)的风机轴承故障诊断方法，包括：1)在采集轴承振动信号后，利用SFA提取其中的固有特征信息；2)将一维的特征信号转变为二维的图像信息；3)划分训练集和测试集，定义故障类型；4)构建卷积神经网络框架，初始化网络参数；5)训练网络并使用测试集检验。本发明着眼于新兴深度学习技术在传统领域的应用研究，所提出的方法能有效地实现风机故障的诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 sfa cnn 风机 轴承 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中国长江三峡集团有限公司福建分公司;中科诺维（北京）科技有限公司，未经中国长江三峡集团有限公司福建分公司;中科诺维（北京）科技有限公司许可，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/202010916701.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
