[发明专利]基于深度置信网络的齿轮振动噪声预估方法在审
| 申请号： | 202210596917.7 | 申请日： | 2022-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN115169218A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 何斌;徐辅泽 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/17;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/00;G06F119/10;G06F111/08 |
| 代理公司： | 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 | 代理人： | 何文欣 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度置信网络的齿轮振动噪声预估方法，首先对通过实验采集到的齿轮振动噪声数据进行降噪处理；其次构建基于频程分析算法的数据库；接着构建基于受限玻尔兹曼机的深度置信网络模型并对其进行训练；然后通过基于自适应惯性权重和学习因子的粒子群寻优算法得到最优的参数；最后采用去噪及扩增后的齿轮振动数据，利用基于APSO‑DBN的方法进行噪声预估。本发明方法通过频程分析扩增了数据，克服了因数据量不足导致的训练困难；提出的APSO‑DBN算法比PSO‑DBN算法具有更好的迭代效果；在总声压级预测上，与手动选择网络节点的DBN网络相比，APSO‑DBN算法的平均相对误差具有明显的降低。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 置信 网络 齿轮 振动 噪声 预估 方法 | ||
【主权项】：
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