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申请/专利权人:上海电机学院
摘要:本发明提供了基于多尺度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断方法和系统,包括:获取滚动轴承原始振动信号;构建多尺度残差收缩网络模型,利用滚动轴承原始振动信号输入至多尺度残差收缩网络模型进行特征提取,并通过模型训练更新参数;将待检测数据输入至训练后的多尺度残差收缩网络模型,得到滚动轴承故障诊断结果。本发明技术方案可有效增强网络的抗噪声能力,大幅度减少参数量,提高模型计算效率且不会对精度造成影响,相比现有技术在模型的分类精度及泛化性方面具有显著提升。
主权项:1.一种基于多尺度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断方法,其特征在于,包括:获取滚动轴承原始振动信号;构建多尺度残差收缩网络模型,利用所述滚动轴承原始振动信号输入至所述多尺度残差收缩网络模型进行特征提取,并通过模型训练更新参数;将待检测数据输入至训练后的多尺度残差收缩网络模型,得到滚动轴承故障诊断结果。
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权利要求:
百度查询: 上海电机学院 基于多尺度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断方法和系统
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