[发明专利]一种基于深度学习的轴承故障的诊断方法在审
| 申请号： | 202010962681.5 | 申请日： | 2020-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN112304611A | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 王秀礼;李志国;徐伟;林彬;高鹏涛;将夏飞 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06K9/00;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轴承故障的诊断方法，包括如下步骤：采集不同故障类型的轴承的振动信号，利用小波消噪对振动信号进行滤波得；对滤波后的信号进行S变换，得到第j故障类型的时频谱图，将不同故障类型的时频谱图组成样本数据集T，样本数据集T和不同故障类型j作为分类模型的输入，训练得到轴承故障识别模型；将振动信号的时频谱图输入轴承故障识别模型进行故障识别。本发明通过CNN深度学习模型对轴承的故障特征进行分类的学习，直接实现数据端到端的诊断，不需要人为对故障特征进行选择。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 轴承 故障 诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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