[发明专利]一种用于液压轴向柱塞泵智能故障诊断的深度卷积神经网络模型在审
| 申请号： | 202110609086.8 | 申请日： | 2021-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN113468966A | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 朱勇;李广朋;汤胜楠;王芮;苏红;曹凯;王洋定;郑智剑 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种用于液压轴向柱塞泵智能故障诊断的深度卷积神经网络模型，其构成包括二维时频图输入板块、特征提取板块和模式识别板块三部分。二维时频图输入板块由输入层构成；特征提取板块由卷积层A、批量归一化层A、最大池化层A、卷积层B、批量归一化层B、最大池化层B、卷积层C、批量归一化层C和最大池化层C构成；模式识别板块由全连接层A、批量归一化层D、全连接层B、批量归一化层E和分类层构成。本发明构建的深度卷积神经网络模型，具备自学习功能，能够实现状态数据自动特征提取、数据复杂映射关系拟合，可以深度刻画出状态数据丰富的内在信息并提升故障分类识别精度，能够智能高效地诊断出液压轴向柱塞泵典型故障。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 液压 轴向 柱塞 智能 故障诊断 深度 卷积 神经网络 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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