[发明专利]一种基于深度学习的旋转机械轴心轨迹识别方法有效
| 申请号： | 202110056799.6 | 申请日： | 2021-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN112816200B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 杨嘉伟;武利斌;杨兵;唐健;田军 | 申请（专利权）人： | 东方电气集团科学技术研究院有限公司;中国东方电气集团有限公司 |
| 主分类号： | G01M13/00 | 分类号： | G01M13/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都天嘉专利事务所(普通合伙) 51211 | 代理人： | 蒋斯琪 |
| 地址： | 641400 四川省成都市自*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的旋转机械轴心轨迹识别方法，该方法的步骤为：首先，采集旋转机械故障下的轴心轨迹数据，得到轴心轨迹图以及与其对应的形状标签，形成故障样本库；其次，对样本库中的轴心轨迹图进行数据增强，然后基于深度神经网络构建轴心轨迹识别模型；再次，实时采集旋转机械运行时的轴心轨迹数据，基于构建得到的轴心轨迹识别模型进行对比诊断，在线确定轴心轨迹的形状，进而确定故障类型。本发明可以不依赖复杂描述的数学特征提取实现轴心轨迹自动识别，同时利用不同大小的卷积核提取轴心轨迹不同视野特征从而提高识别精度；另外故障样本库可以根据实时数据进行更新，持续优化识别模型，具有自我完善升级的功能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 旋转 机械 轴心 轨迹 识别 方法 | ||
【主权项】：
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