[发明专利]一种基于1DCNN-LSTM网络模型的液压机故障诊断方法在审
| 申请号： | 202210377316.7 | 申请日： | 2022-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN114462459A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 刘琼;王磊;张海杰;胡彬彬;印志峰;方昆;严建文;李贵闪 | 申请（专利权）人： | 合肥合锻智能制造股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京保识知识产权代理事务所(普通合伙) 11874 | 代理人： | 陈晓清 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于1DCNN‑LSTM网络模型的液压机故障诊断方法，属于液压机故障诊断方法领域，提高故障诊断的精度和速度等，与人工提取特征作为输入的神经网络不同，1DCNN采用原始的时域信号作为输入，大大简化了诊断的设计和应用；通过一维卷积长短期记忆（1DCNN‑LSTM）网络提取空间和时间特征，有效地提取更大范围的特征以此提高故障诊断率；在提出的解决方案中，LSTM层遵循一维卷积神经网络（1DCNN），这使LSTM层中的时间步数大大少于输入段的长度。因此，LSTM层的计算复杂度大大降低；为了克服深度学习模型非常依赖于专业知识以及人工调试，我们使用IWOA算法解决了1DCNN‑LSTM模型中自动选择超参数的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dcnn lstm 网络 模型 液压机 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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