[发明专利]一种基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202310357802.7 | 申请日： | 2023-04-06 |
| 公开（公告）号： | CN116361738A | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 袁丽英;张冰 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/2433 | 分类号： | G06F18/2433;G06F18/22;G06F18/211;G06F18/214;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法，涉及轴承故障诊断技术领域；它的方法以深度学习中常用的模型结构为算法核心，研究基于残差网络和LSTM以及深度迁移学习在滚动轴承故障诊断领域的应用；本发明具有自动特征提取的能力，在现代工业中，设备运行环境复杂，在多变工况、高噪声的背景下，也可以保证故障诊断的准确率，提高鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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