[发明专利]一种机械设备深度学习状态识别与诊断方法在审
| 申请号： | 202010423267.7 | 申请日： | 2020-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN111562109A | 公开（公告）日： | 2020-08-21 |
| 发明（设计）人： | 张焱;韦航;黄庆卿;邓钦元;冯乔琦 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 杨柳岸 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种机械设备深度学习状态识别与诊断方法，属于故障诊断领域。针对机械设备状态监测与诊断这一问题，首先，对监控的振动信号数据进行时频变换得到信号时频幅值谱。其次，对多个自编码器以及Softmax分类器进行堆栈构成深度自编码神经网络，在代价函数中加入网络参数非负约束限制项，利用训练样本数据对深度自编码网络进行训练和参数优化。利用深度非负自编码网络模型对实时监控数据进行状态识别与诊断分析，得到具体的分类识别结果。最后使用试验平台上测取的真实数据进行验证，验证结果说明该方法能有效的进行状态监测与诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 机械设备 深度 学习 状态 识别 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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