[发明专利]清晰化双谱图和改进卷积神经网络旋转机械故障诊断方法在审
| 申请号： | 202210257494.6 | 申请日： | 2022-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN114692490A | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 杨静;谢国;杨延西;田瑞明;李奇军;杨程 | 申请（专利权）人： | 天水师范学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40;G06T7/00;G06V10/82;G06V10/764 |
| 代理公司： | 兰州中科华西专利代理有限公司 62002 | 代理人： | 马小瑞 |
| 地址： | 741001 *** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种清晰化双谱图和改进卷积神经网络旋转机械故障诊断方法，首先利用双谱分析技术对旋转机械每种工况的一维振动加速度信号数据进行处理，得到隐含的信息量比一维振动加速度信号更丰富的每种工况振动加速度信号的振动双谱图；然后将每种工况的振动双谱图转换为存储需求更小的二维灰度图，利用增强型超分辨率重建网络对每个灰度图进行清晰化处理以增强特征信息，将清晰化振动双谱灰度图作为训练样本；再利用改进卷积神经网络来学习提取训练样本的有效特征；采用softmax分类器对测试样本进行分类识别，从而确定旋转机械工况类别并同时判断故障的严重程度。实现对旋转机械故障诊断，以提高旋转机械故障诊断的准确性、自适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 清晰 化双谱图 改进 卷积 神经网络 旋转 机械 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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