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基于模糊处理的深度学习在液压装备故障诊断中的应用

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本发明公开了一种基于模糊处理的深度学习在液压装备故障诊断中的应用，包括下述步骤：(1)引入时间标签和模糊权重对液压设备运行监测数据进行预处理，并分成训练数据集和测试数据集；(2)将训练数据集作为稀疏自编码网络的输入向量进行无监督预训练；(3)将有标签数据和无标签数据作为Softmax分类器的输入向量训练Softmax分类器；(4)利用BP算法对深度学习网络参数进行微调；(5)故障状况的智能诊断。本发明首先引入时间标签和模糊权重的方法对数据进行预处理；然后使用稀疏自编码完成样本数据的高层特征提取，并使用Softmax分类器对设备故障状态进行分类诊断来构建ICM模型；最后利用BP算法微调整个网络全局最优参数，实现故障状况的智能诊断。

著录项

公开/公告号CN106555788B

专利类型发明专利
公开/公告日2018-02-06

原文格式PDF
申请/专利权人河北工业大学;
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申请/专利号CN201611039519.6
发明设计人刘晶;和述群;季海鹏;董永峰;刘彦凯;
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申请日2016-11-11
分类号F15B19/00(20060101);
代理机构11265 北京挺立专利事务所(普通合伙);
代理人刘阳
地址 300401 天津市北辰区西平道5340号
入库时间 2022-08-23 10:07:12

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-06-07

专利权的转移 IPC(主分类):F15B19/00 登记生效日:20190521 变更前: 变更后: 申请日:20161111

专利申请权、专利权的转移
2018-02-06

授权

授权
2017-05-03

实质审查的生效 IPC(主分类):F15B19/00 申请日:20161111

实质审查的生效
2017-04-05

公开

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