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申请/专利权人：上海电机学院
摘要：本发明公开了一种基于ISSA‑CNN‑BILSTM的轴承故障诊断方法，包括：步骤S1，采集轴承在正常、外圈损伤、内圈损伤、滚珠损伤的原始振动信号，生成对应的数据集，并对数据集打标签分类，按2：8比例划分为训练集和测试集；步骤S2，对数据集进行预处理；步骤S3，构建CNN‑BILSTM模型，并通过ISSA算法对CNN‑BILSTM模型进行参数优化，将优化后的参数回带至CNN‑BILSTM模型中，形成ISSA‑CNN‑BILSTM模型；步骤S4，通过训练集对构建后的ISSA‑CNN‑BILSTM模型进行训练，使用反向传播算法更新模型参数,多次重复上述步骤,保存其中最好的结果,将训练参数进行保存;步骤S5，将测试集输入到训练好的ISSA‑CNN‑BILSTM模型中，进行故障诊断，并输出诊断结果。本发明有效的提升了故障的诊断效果。
主权项：1.一种基于ISSA-CNN-BILSTM的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：步骤S1，采集轴承在正常、外圈损伤、内圈损伤、滚珠损伤的原始振动信号，生成对应的数据集，并对数据集打标签分类，按2：8比例划分为训练集和测试集；步骤S2，对数据集进行预处理；步骤S3，构建CNN-BILSTM模型，并通过ISSA算法对CNN-BILSTM模型进行参数优化，将优化后的参数回带至CNN-BILSTM模型中，形成ISSA-CNN-BILSTM模型；步骤S4，通过训练集对构建后的ISSA-CNN-BILSTM模型进行训练，使用反向传播算法更新模型参数,多次重复上述步骤,保存其中最好的结果,将训练参数进行保存;步骤S5，将测试集输入到训练好的ISSA-CNN-BILSTM模型中，进行故障诊断，并输出诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海电机学院 一种基于ISSA-CNN-BILSTM的轴承故障诊断方法
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