[发明专利]一种基于快速多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202010917253.0 | 申请日： | 2020-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN112254964A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 郝润芳;刘闯;程永强;桑胜波;乐杨帆 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原高欣科创专利代理事务所(普通合伙) 14109 | 代理人： | 冷锦超;邓东东 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明一种基于快速多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法，属于基于快速多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于快速多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括如下步骤：采集滚动轴承驱动端的一维振动信号；将步骤一中采集到的每一个监测振动信号进行标准化处理；搭建快速多尺度卷积神经网络模型；对快速多尺度卷积神经网络模型进行训练；采集当前滚动轴承的加速度振动信号并处理得到样本的测试集；将步骤五中的样本测试集输入至步骤四中训练好的快速多尺度卷积神经网络模型，从而输出滚动轴承的故障诊断结果；本发明应用于轴承故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 快速 尺度 卷积 神经网络 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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