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一种基于深度学习的机械装备故障诊断方法

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本发明公开了一种基于深度学习的机械装备故障诊断方法，具体包括以下步骤：步骤S1：对机械设备的主要数据源和次要数据源进行数据采集并进行预处理，得到数据集；步骤S2：采用5折交叉验证方法，将数据集分为训练集、验证集和测试集；步骤S3：基于CNN和BD‑LSTM建立故障诊断模型，将训练集输入故障诊断模型中提取隐藏特征后进行训练，并输出诊断结果。本发明采用BD‑LSTM进行平滑跟踪和预测结果，处理了由于操作和环境干扰引起的不确定性；传感器监测数据采用CNN和BD‑LSTM并行提取隐藏特征，两条没有相关性的路径输出都会影响预测，且可根据预测的误差校正网络中的每个参数。

著录项

公开/公告号CN111813084A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-10-23

原文格式PDF
申请/专利权人重庆大学;
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申请/专利号CN202010662863.0
发明设计人熊庆宇;吴丹;易华玲;杨正益;胡瑶;文俊浩;张致远;
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申请日2020-07-10
分类号G05B23/02(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构50214 重庆中流知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人胡长生
地址 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号
入库时间 2023-06-19 08:38:01

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-10-28

授权

发明专利权授予

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