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一种基于声谱图的CNN故障诊断模型的发动机故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于声谱图的CNN故障诊断模型的发动机故障诊断方法,涉及发动机故障检测的技术领域,将发动机声信号转变为声谱图;首先将声谱图的非特征部分删除;再将图片压缩成合适大小的正方形;构建合适深度的CNN模型;确定网络参数;通过前向传播求得网络输出与预期目标的误差;判断网络是否收敛到最优:若是,则执行第七步;若不是,则执行第六步;将第四步求得的误差反向逐层传播到每个节点,并更新权值;重复执行第四步~第六步,直至网络收敛;根据验证集的精确度判断网络是否满足实际要求:如满足执行第八步;如不满足,跳转到第三步,修改网络参数;输出网络用于发动机故障诊断;本发明具有使用方便、对发动机检测精度高等优点。

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法律信息

  • 法律状态公告日

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    法律状态

  • 2022-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01M15/00 专利申请号:2021113248109 申请日:20211110

    实质审查的生效

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