基于铁谱图像分析的动力装置磨损故障诊断方法及系统
公开
摘要
本发明属于动力装置故障诊断技术领域，具体涉及一种基于铁谱图像分析的动力装置磨损故障诊断方法及系统，包括：获取原始铁谱图像、图像预处理、磨粒特征提取、磨粒类型识别、磨损故障诊断、显示故障诊断结果。磨粒类型识别模型中采用Jaya算法对支持向量机分类模型的参数进行优化，实现磨粒类别快速精准识别；磨损故障分类中采用贝叶斯优化算法对堆叠降噪自动编码器结构进行优化，优化后的SDAE模型对故障特征重构，更能反映特征关键信息，因此将重构后的特征输入到Softmax分类器，能够进一步提高诊断的精度。该技术方案克服了传统动力装置故障诊断实施过程中遇到的速度慢、精度低、可解释性差等缺点，为动力装置的稳定运行提供有效保障。
基本信息
专利标题 ：
基于铁谱图像分析的动力装置磨损故障诊断方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565798A
申请号 ：
CN202210231033.1
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
柳月张忠李孟伟鲍珂王秋芳赵金龙杨征葳
申请人 ：
中国北方车辆研究所
申请人地址 ：
北京市丰台区槐树岭4号院
代理机构 ：
中国兵器工业集团公司专利中心
代理人 ：
周恒
优先权 ：
CN202210231033.1
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06K9/62 G06V10/20
法律状态
2022-05-31 ：
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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