[发明专利]一种基于深度神经网络的螺栓拧紧失效原因分析方法在审
| 申请号： | 202111223214.1 | 申请日： | 2021-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN113869502A | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 南宫恩;王建一;魏巍;王鹏昆 | 申请（专利权）人： | 长春泰坦斯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆卓茂专利代理事务所(普通合伙) 50262 | 代理人： | 雷颖劼 |
| 地址： | 130000 吉林省长春市北湖科技开发区明*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的螺栓拧紧失效原因分析方法，包括创建拧紧场景、获取特征指标、创建初始标签数据、建立全连接神经网络模型、预测失效原因，在拧紧的场景中，以10％的不合格曲线以及特征指标作为样本数据，对样本数据进行高斯混合模型聚类，得到4～5个聚簇，对每个聚簇的所有拧紧曲线中的角度数据X和所有扭矩数据Y进行多项式回归，得到回归曲线。本发明涉及机器学习技术领域，该基于深度神经网络的螺栓拧紧失效原因分析方法，通过利用计算机软件算法，能够代替专业人员自动判别每一次拧紧失效的异常原因后定向反馈，进而达到节约人工并为其他报警、监控类软件系统提供数据支持的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 螺栓 拧紧 失效 原因 分析 方法 | ||
【主权项】：
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