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一种基于一维数据增强和CNN的电机轴承故障诊断方法

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摘要

本发明涉及一种基于一维数据增强的CNN的电机轴承故障诊断方法，先将预处理后的一维振动信号分为训练数据集和测试数据集，将测试数据集输入数据转化模块直接转化为二维图像测试数据，并输入至训练好的卷积神经网络模块进行故障诊断测试；训练好的卷积神经网络模块是以二维图像数据集为训练集训练得到；二维图像数据集是将增强数据集和训练数据集整合后，输入数据转化模块直接转化得到；增强数据集是将训练数据集输入一维数据增强模块输出得到；一维数据增强模块包括用带softmax分类器的BP神经网络改良后的SAE；本发明将一维数据增强模块和CNN结合应用于故障诊断问题，着力于解决故障类型多样且各类的样本数据不足的情况下的故障诊断。

著录项

  • 公开/公告号CN113203566A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海吞山智能科技有限公司;

    申请/专利号CN202110365267.0

  • 发明设计人 李宏亮;龙云瑶;周武能;

    申请日2021-04-06

  • 分类号G01M13/045(20190101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构31303 上海统摄知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人杜亚

  • 地址 201101 上海市闵行区东川路555号乙楼B2105室

  • 入库时间 2023-06-19 12:05:39

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-16

    授权

    发明专利权授予

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