[发明专利]一种基于深度自编码器的滚动轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110351336.2 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN112949591A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 潘成龙;应雨龙;葛听雨;张菲菲 | 申请（专利权）人： | 上海电力大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G01M13/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京沃知思真知识产权代理有限公司 11942 | 代理人： | 王妮 |
| 地址： | 200090 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度自编码器的滚动轴承故障诊断方法，属于滚动轴承故障诊断技术领域，该诊断方法具体步骤如下：(1)振动信号采集；(2)信号预处理；(3)特征降维和选取；(4)初始分类器设计与训练；(5)量化特征提取；(6)集成分类器设计与训练；(7)模型评估；(8)滚动轴承故障诊断；本发明采用深度自编码器为对高维外圈特征集、高维内圈特征集和高维滚动体特征集进行特征降维及选取，其提取到特征不仅有效性高且具有高代表性；从而有利于提高集成滚动轴承故障诊断模型的诊断精度，并且本发明采用集成学习对外圈特征、内圈特征和滚动体特征进行特征融合，进而进一步加强了该模型的诊断精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 编码器 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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