[发明专利]一种基于信号下采样及一维卷积神经网络的故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110210495.0 | 申请日： | 2021-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN113033309A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 王华庆;苑博威;宋浏阳;王芃鑫;李石 | 申请（专利权）人： | 北京化工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100029 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于信号下采样及一维卷积神经网络的故障诊断方法，包括以下步骤：(1)通过加速度传感器采集旋转机械故障源附近的振动信号；(2)将采集到的振动信号根据序列样本尺寸截断获得截断信号后，对数据进行标准化处理，使不同类别数据的振幅值统一到同一范围中；(3)针对标准化处理后的信号样本，根据基于稀疏‑低秩分解的信号下采样方法构造一维序列样本；(4)将步骤(3)中所得的一维序列样本输入所述改进的卷积神经网络进行训练，网络经过多次训练迭代后收敛后计算训练精度；(5)根据训练的预测准确率调整网络参数，直至准确率达到稳定后，确定一维卷积神经网络模型用以故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 信号 采样 卷积 神经网络 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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