[发明专利]基于卷积循环神经网络的轴承故障诊断模型的构建方法在审
| 申请号： | 202011500514.5 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112729825A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 王昭;李骁猛;李娜;贺志学;段志强 | 申请（专利权）人： | 中车永济电机有限公司 |
| 主分类号： | G01M13/04 | 分类号： | G01M13/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 太原科卫专利事务所(普通合伙) 14100 | 代理人： | 朱源 |
| 地址： | 044500 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于风力发电机轴承故障分类诊断技术领域，涉及基于卷积循环神经网络的故障诊断模型的构建，具体为基于卷积循环神经网络的轴承故障诊断模型的构建方法，解决了背景技术中的技术问题，其包括预置轴承故障类型及数量，原始信号采集与分帧处理，建立深度学习网络以及建立深度学习网络。本发明将卷积神经网络做图像特征工程的潜力与长短时记忆网络做序列化识别的潜力进行结合，有效降低了深度学习中网络训练对计算机算力的要求，极大程度加快了模型训练时的收敛速度，而且采用本发明方法构建的模型分类效果好，分类精度高，降低了漏判的隐患，不需要依赖于人工的特征提取和专业知识积累，并提高了模型的分类准确度，模型泛化能力较强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 循环 神经网络 轴承 故障诊断 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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