一种基于深度学习的IMC开路故障诊断方法
公开
摘要
一种基于深度学习的IMC开路故障诊断方法，包括如下步骤：步骤一：采集故障数据；步骤二：数据处理归一化；步骤三：建立测试样本集；步骤四：SAE网络提取特征；步骤五：SVM分类器输出。本发明利用堆栈自编码器对原始数据进行故障特征提取，然后利用SVM分类器对故障进行诊断；仿真测试结果表明，本发明的故障检测方法具有较高的正确率以及很好的分类指标。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的IMC开路故障诊断方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114297932A
申请号 ：
CN202111646257.0
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-29
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
宋保业聂士聚白星振许琳
申请人 ：
山东科技大学
申请人地址 ：
山东省青岛市黄岛区前湾港路579号山东科技大学自动化学院418室
代理机构 ：
济南尚本知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
张笑
优先权 ：
CN202111646257.0
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
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
2022-04-08 ：
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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