基于卷积神经网络模型检测轴承故障的方法和设备
公开
摘要
本发明涉及一种基于卷积神经网络模型检测轴承故障的方法和设备。该检测方法包括：A)获取轴承卷积神经网络模型；B)获取轴承的振动信号；C)对所获取的振动信号进行预处理以得到在时频域上的特征图；D)将得到的特征图输入到所获取的轴承卷积神经网络模型中，得到轴承故障诊断信息。该检测设备执行上述方法。
基本信息
专利标题 ：
基于卷积神经网络模型检测轴承故障的方法和设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114427971A
申请号 ：
CN202011178207.X
公开（公告）日 ：
2022-05-03
申请日 ：
2020-10-29
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
邱志胡华亮潘智慧
申请人 ：
舍弗勒技术股份两合公司
申请人地址 ：
德国黑措根奥拉赫
代理机构 ：
北京东方亿思知识产权代理有限责任公司
代理人 ：
柳春雷
优先权 ：
CN202011178207.X
主分类号 ：
G01M13/045
IPC分类号 ：
G01M13/045 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01M
机器或结构部件的静或动平衡的测试；其他类目中不包括的结构部件或设备的测试
G01M13/045
••声学或振动分析
法律状态
2022-05-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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