[发明专利]一种基于空间池化网络的滚动轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 202011436394.7 | 申请日： | 2020-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN112577747B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 邓艾东;刘洋;程强;邓敏强;朱静;史曜炜;冯志刚;马天霆;王煜伟 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06F18/24;G06F18/213;G06F18/2413;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 | 代理人： | 郝雅洁 |
| 地址： | 211100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于空间池化网络的滚动轴承故障诊断方法，采集滚动轴承故障状态和正常状态的振动信号，并对采集到的轴承振动信号进行切割形成样本，将样本分为训练集、验证集和测试集；然后将训练集和验证集中的样本输入到卷积神经网络中进行训练并调整其结构；在确定结构的卷积神经网络最后一个“卷积+池化”单元后加入空间池化注意力实现对特征的加权，并加入两层空间池化层和softmax分类器，完成空间池化模型的构建；将训练集和验证集的样本输入到空间池化网络中进行参数更新，并将测试集的样本输入到已经训练好的空间池化网络中得到轴承状态类型并与标签进行对比，计算得出诊断精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 空间 网络 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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