[发明专利]一种基于欧拉特征提取的故障诊断方法在审
| 申请号： | 202310364193.8 | 申请日： | 2023-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN116415136A | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 姜媛媛;谢锦阳;李钰欣 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院（芜湖） |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/214;G06F18/24;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京和联顺知识产权代理有限公司 11621 | 代理人： | 刘燕 |
| 地址： | 241000 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于欧拉特征提取的故障诊断方法，涉及残差网络领域，包括以下步骤：步骤一：欧拉特征提取，EFE处理原始故障数据生成的波形图可以直接用作Resnet50网络的输入；步骤二：ResNet50网络的训练，将经过EFE处理的特征图像输入Resnet50网络模型，并对其参数进行训练。步骤三：故障诊断，ResNet50分类器的角色由Linear来扮演，它通过前一个训练阶段对网络参数进行训练后，对故障类型进行分类。进一步地，所述ResNet50网络包含了CNN中各种重要的基本单元；同时，可应用于电力电子电路和旋转轴承的故障诊断。欧拉特征提取可以增强时间序列故障数据的空间信息，从而清晰地区分故障。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 提取 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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