[发明专利]一种基于LightGBM特征提取和BiLSTM的滚动轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 202310962638.2 | 申请日： | 2023-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN116701918B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 陈安志 | 申请（专利权）人： | 成都星云智联科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G01M13/045;G06F18/214;G06F18/243;G06N3/0442;G06N3/08;G06N5/01 |
| 代理公司： | 北京知联天下知识产权代理事务所(普通合伙) 11594 | 代理人： | 许洋洋 |
| 地址： | 610000 *** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于滚动轴承故障诊断技术领域，特别涉及一种基于LightGBM特征提取和BiLSTM的滚动轴承故障诊断方法。所述方法包括：采集滚动轴承不同故障类型的振动信号数据；将振动信号数据分为训练样本和测试样本，并分别进行离散化处理；输入离散后的振动信号构建直方图决策树，生成LightGBM模型；通过LightGBM模型对训练样本和测试样本进行特征提取，生成训练集和测试集；将训练集输入BiLSTM模型做5折正交训练并调参；将测试集输入BiLSTM模型，预测诊断故障。本发明基于LightGBM特征提取和BiLSTM的滚动轴承故障诊断方法，可以对滚动轴承的全频段振动信号使用LightGBM快速有效地提取特征，然后使用构建的堆叠BiLSTM模型解决梯度消失问题和特征信息的前后依赖关系，构成由LightGBM特征提取到BiLSTM故障识别的新模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lightgbm 特征 提取 bilstm 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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