[发明专利]一种基于Spark的并行卷积神经网络轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110019498.6 | 申请日： | 2021-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN112733292A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 贠卫国;王楠;井小浩 | 申请（专利权）人： | 西安建筑科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01M13/045;G06F119/02 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 王晶 |
| 地址： | 710055*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于Spark的并行卷积神经网络轴承故障诊断方法，包括采集来的不同负载下轴承不同部件损伤的加速度计时域信号，从而获得轴承诊断数据集；对原始数据集做堆叠数据集增强；对堆叠处理后的数据依据不同的损坏部位以及损坏大小进行贴标签处理；对打完标签的数据集按照集群机器数量做分割并上传到HDFS；初始化卷积神经网络网络层各参数；利用spark将初始化的神经网络模型进行并行加速训练，并最终依据各弱学习机预测结果进行Bagging多路投票从而得出模型最终输出；本发明的方法可以大大提升卷积神经网络训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 spark 并行 卷积 神经网络 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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