[发明专利]基于S变换与微型卷积神经网络模型的轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110864345.1 | 申请日： | 2021-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN113567131A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 陈智丽;林诗麒;李宇鹏 | 申请（专利权）人： | 沈阳建筑大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华专卓海知识产权代理事务所(普通合伙) 11664 | 代理人： | 李巨智 |
| 地址： | 110168 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于S变换与微型卷积神经网络模型的轴承故障诊断方法。所述方法包括对数据集中的一维时域信号进行S变换，得到二维时频域图像；进行双线性插值，调整图像大小，将调整后的所述二维时频域图像划分为训练集和测试集；构建微型卷积神经网络模型，将训练集的数据输入微型卷积神经网络模型进行训练，得到轴承故障诊断模型；将测试集的数据输入到轴承故障诊断模型，对测试集数据中的轴承故障进行诊断。以此方式，可以利用S变换对数据进行预处理，提高信噪比，克服因信号处于强噪声环境而造成的信号特征不突出的问题，扩展了信号分析域；通过微型卷积神经网络模型对多种滚动轴承的故障进行智能诊断，提高故障诊断的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 变换 微型 卷积 神经网络 模型 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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