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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于原始振动信号的深宽度故障诊断方法，针对边缘网关设备计算能力不足的情况或是故障诊断实时性需求较高的场景。该方法包括：获得原始振动信号数据以及标签值。对原始振动信号进行预处理，分割训练集和测试集。将预处理后的训练集输入第一层深度可分离卷积网络。输入测试集，得到预测输出以及残差输出。将残差输出作为第二层深度可分离卷积网络的训练集输入，得到第二个预测输出。将第一层预测输出与第二层预测输出相加得到预测输出。本发明基于原始振动信号的深宽度故障诊断方法更好地实现了在边缘网关设备计算能力不足以及故障诊断实时性要求高下的智能故障诊断。
主权项：1.基于原始振动信号的深宽度故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，获得轴承的振动信号数据以及对应的每个类别故障的故障类型标签值；对振动信号进行预处理，分割测试集、第一层训练集和第二层训练集；第二步，构建第一层深度可分离卷积网络，将第一层训练集输入第一层深度可分离卷积网络进行训练，训练完成后保存参数，得到第一层模型；第三步，将测试集数据输入训练好的第一层模型，得到第一层预测输出以及残差输出；将残差输出作为第二层深度可分离卷积网络的训练集输入，训练第二层深度可分离卷积网络；第四步，将第一层深度可分离卷积网络预测输出与第二层深度可分离卷积网络预测输出相加得到最终的预测输出，完成深宽度故障诊断网络的构建；第五步：采样得到新的振动数据输入深宽度故障诊断网络，输出故障类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 基于原始振动信号的深宽度故障诊断方法
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