[发明专利]一种基于空洞卷积神经网络的液压阀故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110441481.X | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113111832A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 任燕;施锦川;钟麒;汤何胜;周余庆;钟永腾;向家伟 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01M13/003 |
| 代理公司： | 重庆强大凯创专利代理事务所(普通合伙) 50217 | 代理人： | 周欣 |
| 地址： | 325000 浙江省温州市瓯海经*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及故障诊断技术领域，具体为一种基于空洞卷积神经网络的液压阀故障诊断方法，包括采用三组异质传感器，采集液压换向阀的故障数据，每组异质传感器包括两个同质传感器；对每一传感器采集的故障数据进行分割和极坐标变换，将故障数据转为图像；对每一图像进行冗余处理，并对两个同质传感器的图像进行融合；构建空洞卷积神经网络模型，将图像通过空洞卷积神经网络模型进行训练；根据故障分类的精度对空洞卷积神经网络模型的参数和结构进行调整，以得到局部网络结构最优的空洞卷积神经网络模型；利用训练好的空洞卷积神经网络模型对液压换向阀进行故障诊断。本方法克服单一传感器进行故障检测的问题，提高故障诊断的准确性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 空洞 卷积 神经网络 液压 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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