[发明专利]一种LSTM-E轴承故障识别模型训练方法在审
| 申请号： | 202011190307.4 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112364991A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 瞿波;方淳;李军;钟爱国;秦利明 | 申请（专利权）人： | 台州学院 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G01M13/045 |
| 代理公司： | 北京盛凡智荣知识产权代理有限公司 11616 | 代理人： | 鲍敬 |
| 地址： | 318000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种LSTM‑E轴承故障识别模型训练方法，包括如下步骤：S1、数据搜集：通过批量搜集凯斯西储大学公开轴承数据集中多种不同参数情况下的轴承频率数据；S2、数据集的制作和处理：分别对收集到的轴承频率数据进行预处理和标准化，并标注对应数据标签；S3、建立LSTM‑E诊断模型：对处理过的多个轴承频率数据分别利用基于LSTM‑E神经网络建立局部诊断模型；S4、模型训练判别：数据基于LSTM原理和多层感知机模型层层拟合，构建损失函数和优化器，不断自更新权重，对局部诊断模型输出的诊断结果进行概率值估计并得到最终判别结果；S5、验证数据集：在CWRU轴承数据集上验证模型性能，预测准确率达到100％，从而解决了现有的基于神经网络的LSTM轴承故障识别模型预测准确率较低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 lstm 轴承 故障 识别 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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