[发明专利]基于一维卷积神经网络的轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110308444.1 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN113052062A | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 陈志成;张真诚;李黎 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司;杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G01M13/045 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 312399 浙江省绍兴市上虞区曹娥*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于一维卷积神经网络轴承故障诊断方法。滚动轴承作为工业设备中的重要部件，对滚动轴承的健康状况进行监测和诊断是非常重要的。传统的滚动轴承故障诊断方法对轴承故障识别精度低，需要人工提取特征，泛化能力差。本发明提出的一维卷积神经网络(1D‑CNN)方法不仅能准确诊断轴承故障，而且克服了传统故障诊断方法的缺点。在本发明中，提出的卷积核的数目随卷积核大小减小而减少的网络结构，有效提高了滚动轴承故障检测的准确性。实验结果表明本发明所提出的1D‑CNN网络结构，在单一负载下平均准确率达到99.2％，在跨不同负载的平均准确率达到98.83％。与其他现有的相关工作比较，我们提出的方法具有较为优越的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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