[发明专利]基于机器学习和集群信息融合的防爆叉车故障诊断方法有效
| 申请号： | 202110259613.7 | 申请日： | 2021-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN112949194B | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 邹俊;林方烨 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/00;G06Q10/06;G01M17/007;G06F119/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习和集群信息融合的防爆叉车故障诊断方法。方法包括以下步骤：1)将不同类型防爆叉车零件的温升信息和对应的网络故障等级参数A同时输入到一维卷积神经网络模型进行训练，获得不同类型的训练后的一维卷积神经网络模型；2)计算获得不同类型的防爆叉车零件对应的零件集群信息；3)在工作现场，采集一种类型的防爆叉车零件正常工作时的温升信息，分别获得该防爆叉车零件的网络故障等级参数A和零件集群信息，计算最终诊断结果C，获得该防爆叉车零件的故障等级。本发明利用防爆叉车中对各个零件进行安全监控的温度传感器获取温度信息，经济型好，且适用性广，可用于多类型的防爆叉车零件的故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 集群 信息 融合 防爆 叉车 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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