一种基于多层残差网络模型的滚动轴承故障检测方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于多层残差网络模型的滚动轴承故障检测方法，包括步骤Step1.利用传感器采集和提取轴承的振动信号；Step2.利用残差网络对振动信号特征迭代；Step3.将经迭代后的时域信号进入神经网络全连接层，利用网络全连接层对时域信号进行加权求和，并利用反向传播过程自动优化网络结构的权重系数，得到诊断模型；Step4.将测试数据输入到诊断模型中进行诊断，完成对轴承故障的检测；本方法通过利用基于多层残差网络模型交叉提取轴承信号故障，使损失函数值可以迅速降低完成故障诊断，提取特征速度快，不需要对数据进行任何预处理，而且诊断精度高，具有提取特征快、精确度高和鲁棒性好的特点。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多层残差网络模型的滚动轴承故障检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114444549A
申请号 ：
CN202210140782.3
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2022-02-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王萌
申请人 ：
唐山工业职业技术学院
申请人地址 ：
河北省唐山市曹妃甸区渤海大道25号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210140782.3
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06N3/04 G01M13/045
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-06 ：
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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