[发明专利]一种基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110541690.1 | 申请日： | 2021-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN113240016A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 宋清昆;李伟龙 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G01M13/045 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法，涉及故障诊断技术领域；它的诊断方法如下：步骤一：卷积神经网络基本结构；步骤二：基于STFT和CNN的故障诊断方法；步骤三：基于残差神经网络的故障诊断方法；步骤四：基于深度残差收缩网络的故障诊断方法；本发明通过STFT和CNN相结合的故障诊断方法，利用STFT对轴承震动信号加以处理，并作为CNN识别对象，进而得到诊断模型；利用轴承故障数据集对所提方法的分类效果进行了验证。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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