[发明专利]一种多尺度深度卷积神经网络行星齿轮箱故障诊断方法在审
| 申请号： | 202010251430.6 | 申请日： | 2020-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN111444871A | 公开（公告）日： | 2020-07-24 |
| 发明（设计）人： | 刘秀丽;徐小力;吴国新;蒋章雷;卞景艺 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01M13/021;G01M13/028 |
| 代理公司： | 北京远创理想知识产权代理事务所(普通合伙) 11513 | 代理人： | 张素妍 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种多尺度深度卷积神经网络行星齿轮箱故障诊断方法，其步骤：采集行星齿轮箱在正常运行状态、齿面磨损、行星轮断齿及滚动体轴承缺失四种状态下的原始振动信号；对每一组原始振动信号都进行点数分割，构建样本数据集；利用多尺度一维深度卷积网络进行故障诊断。本发明可以构建出特征提取与故障诊断为一体的智能诊断网络，可以节约大量的人工操作，并且具有诊断精度高，鲁棒性强的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 尺度 深度 卷积 神经网络 行星 齿轮箱 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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