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一种用于液压轴向柱塞泵智能故障诊断的深度卷积神经网络模型

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本发明提供了一种用于液压轴向柱塞泵智能故障诊断的深度卷积神经网络模型，其构成包括二维时频图输入板块、特征提取板块和模式识别板块三部分。二维时频图输入板块由输入层构成；特征提取板块由卷积层A、批量归一化层A、最大池化层A、卷积层B、批量归一化层B、最大池化层B、卷积层C、批量归一化层C和最大池化层C构成；模式识别板块由全连接层A、批量归一化层D、全连接层B、批量归一化层E和分类层构成。本发明构建的深度卷积神经网络模型，具备自学习功能，能够实现状态数据自动特征提取、数据复杂映射关系拟合，可以深度刻画出状态数据丰富的内在信息并提升故障分类识别精度，能够智能高效地诊断出液压轴向柱塞泵典型故障。

著录项

公开/公告号CN113468966A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-10-01

原文格式PDF
申请/专利权人江苏大学;
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申请/专利号CN202110609086.8
发明设计人朱勇;李广朋;汤胜楠;王芮;苏红;曹凯;王洋定;郑智剑;
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申请日2021-06-01
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构
代理人
地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号
入库时间 2023-06-19 12:46:51

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