[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的非对称转子位移场重构方法在审
| 申请号： | 202111094165.6 | 申请日： | 2021-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN113656919A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 张荻;郑召利;谢永慧;孟玥 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/23;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/10;G06F119/14 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 崔方方 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的非对称转子位移场重构方法，包括：基于有限元方法和数值积分方法采集所有测点处的振动信号；基于等长度重叠采样建立非对称转子位移场重构数据库；基于数据归一化划分训练集和验证集；基于卷积神经网络、双三次插值上采样和全连接神经网络建立特征提取器和信号生成器；基于均方误差、Adam算法和学习率阶梯下降法训练模型，获得最终的重构模型。本发明的重构方法能够克服传统方法难以在具有非线性的非对称转子系统上进行应用的缺点，适用于任意输入信号尺寸，且预测速度快，还能克服传统方法重构误差随测点数减小而显著增加的缺点，是一种非常适合难以布置较多测点的工业现场的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 对称 转子 位移 场重构 方法 | ||
【主权项】：
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