[发明专利]一种基于卷积神经网络的转子不平衡故障诊断方法在审
| 申请号： | 202111113262.5 | 申请日： | 2021-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN113920321A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 应光耀;张凯;李卫军;张宝;吴文健;陈东月;刘若楠;蔡文方 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 潘俊达 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的转子不平衡故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一、采集轴心轨迹数据，并与标准轴心轨迹数据进行对比，对轴心轨迹数据出现的故障类型进行分析；步骤二、建立卷积神经网络模型，卷积神经网络模型依次包括三层卷积层、池化层、全连接层与Softmax层；步骤三、将轴心轨迹数据按比例划分为训练集与测试集，在训练集上对卷积神经网络模型进行训练，并利用测试集进行测试，进行多轮训练，寻找最优的模型超参数。本发明基于轴心轨迹的形态特征，通过卷积神经网络模型强大的特征提取能力，自动提取转子轨迹图像数据的特征并实现对不同故障类型的轴心轨迹的识别，提升转子不平衡故障的诊断效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 转子 不平衡 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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