[发明专利]一种基于卷积神经网络的加速度计故障诊断方法在审
| 申请号： | 202011239168.X | 申请日： | 2020-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN112329650A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 李刚;汪健;徐叔喜;张磊;赵忠惠;张瑾 | 申请（专利权）人： | 中国兵器工业集团第二一四研究所苏州研发中心 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 耿英 |
| 地址： | 215163 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的加速度计故障诊断方法，包括以下步骤：第一步：对加速度计进行故障类别建模与特征提取；第二步：搭建CNN卷积神经网络模型并进行训练；第三步：采用训练好的卷积神经网络模型对测试样本进行测试，输出故障诊断结果。本发明与现有技术相比，没有任何重要的原始数据或特征预处理，可以消除人工提取信号特征带来的消极影响，节省了体征提取方法选取时间，直接将信号特征转化为图像像素特征，特征提取比较充分，利用卷积神经网络对图像良好的辨别能力，能够提高故障诊断精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 加速度计 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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