[发明专利]一种基于半监督单分类网络的变工况故障检测方法在审
| 申请号： | 202110971115.5 | 申请日： | 2021-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN113673442A | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 江国乾;聂世强;谢平;李小俚;李英伟;李文悦;周俊超;白佳荣 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 张建 |
| 地址： | 066004 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明涉及风力发电机组状态检测技术领域，一种基于半监督单分类网络的变工况故障检测方法，利用小波包分解对原始数据进行变换得到多个子频带，用于构建小波包系数矩阵，通过注意力机制赋予不同行小波包系数不同的权重，设计具有不同卷积核大小的卷积网络，以并行方式在多个卷积核尺度下挖掘变工况条件下轴承振动信号的时间特征，利用轴承正常状态下的振动数据和少量故障状态下的振动数据进行建模和训练，只需少量有标记的故障样本参与，通过构建半监督学习模型，有效地避免了故障数据获取难、故障模式不完备、故障标记成本高等问题；与传统的机器学习方法相比，本发明能够提高变工况条件下轴承故障检测的准确性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 分类 网络 工况 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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