[发明专利]一种基于卷积神经网络和细粒度模型的水电机组轴心轨迹故障识别方法在审
| 申请号： | 202110077030.2 | 申请日： | 2021-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN112819759A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 潘虹 | 申请（专利权）人： | 河海大学;中水东北勘测设计研究有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F30/27 |
| 代理公司： | 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙) 44288 | 代理人： | 孙振国 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络和细粒度模型的水电机组轴心轨迹故障识别方法，利用深度学习技术结合卷积神经网络和细粒度模型，通过对已知的有标签的轴心轨迹故障图片的特征学习，计算得到无标签的轴心轨迹故障类型及故障严重程度。通过计算得到的图片识别数据可以判断机组的运行情况，以便进行检修处理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 细粒度 模型 水电 机组 轴心 轨迹 故障 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于河海大学;中水东北勘测设计研究有限责任公司，未经河海大学;中水东北勘测设计研究有限责任公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110077030.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
