基于深度学习虚拟感知网络的传动系统振动解耦方法
实质审查的生效
摘要

一种基于深度学习虚拟感知网络的传动系统振动解耦方法,包括如下步骤:1)在传动系统中布置实际物理传感器和虚拟传感器;2)基于传动系统的动力学模型构建虚拟仿真模型,利用传动系统试验台和虚拟仿真模型对典型状态进行试验和仿真,采集振动数据以构建典型状态数据库;3)处理采集得到的振动数据,得到数据集;4)构建虚拟感知网络模型;5)将数据集分为训练集、验证集和测试集,训练虚拟感知网络模型;6)以实际物理传感器产生的振动数据作为输入预测虚拟传感器的振动数据,实现传动系统的虚拟感知。利用物理位置的真实传感器监测参数和数据,实现对传动系统的全面的多维虚拟感知和多源振动解耦分离,确保传动系统的安全性和稳定性。

基本信息
专利标题 :
基于深度学习虚拟感知网络的传动系统振动解耦方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114266013A
申请号 :
CN202111677666.7
公开(公告)日 :
2022-04-01
申请日 :
2021-12-31
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
尹爱军周俊林陈小敏
申请人 :
重庆大学
申请人地址 :
重庆市沙坪坝区沙正街174号
代理机构 :
重庆航图知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
胡小龙
优先权 :
CN202111677666.7
主分类号 :
G06F17/18
IPC分类号 :
G06F17/18  G06F17/14  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
G06F17/00
特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法
G06F17/10
复杂数学运算的
G06F17/18
用于换算统计数据的
法律状态
2022-04-19 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 17/18
申请日 : 20211231
2022-04-01 :
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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