基于机器学习和集群信息融合的防爆叉车故障诊断方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于机器学习和集群信息融合的防爆叉车故障诊断方法。方法包括以下步骤：1)将不同类型防爆叉车零件的温升信息和对应的网络故障等级参数A同时输入到一维卷积神经网络模型进行训练，获得不同类型的训练后的一维卷积神经网络模型；2)计算获得不同类型的防爆叉车零件对应的零件集群信息；3)在工作现场，采集一种类型的防爆叉车零件正常工作时的温升信息，分别获得该防爆叉车零件的网络故障等级参数A和零件集群信息，计算最终诊断结果C，获得该防爆叉车零件的故障等级。本发明利用防爆叉车中对各个零件进行安全监控的温度传感器获取温度信息，经济型好，且适用性广，可用于多类型的防爆叉车零件的故障诊断。
基本信息
专利标题 ：
基于机器学习和集群信息融合的防爆叉车故障诊断方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112949194A
申请号 ：
CN202110259613.7
公开（公告）日 ：
2021-06-11
申请日 ：
2021-03-10
授权号 ：
CN112949194B
授权日 ：
2022-05-10
发明人 ：
邹俊林方烨
申请人 ：
浙江大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
林超
优先权 ：
CN202110259613.7
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06Q10/00 G06Q10/06 G01M17/007 G06F119/08
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-10 ：
授权
2021-07-02 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20210310
申请日 : 20210310
2021-06-11 ：
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。
文件下载
1、
CN112949194A.PDF
PDF下载
