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申请/专利权人：中国矿业大学(北京)
摘要：本发明公开了一种基于ANLC‑ADL的矿用滚动轴承故障诊断方法，该方法包括：根据滚动轴承原始振动信号构建故障诊断数据集；搭建ANLC‑ADL故障诊断模型；使用Dropout进行数据预处理；使用多尺度信息扩充模块进行信息扩充；使用宽核卷积模块进行特征提取和数据快速降维；使用DSC模块进行特征提取；使用输出模块进行诊断结果输出。本申请能够从振动信号中有效提取故障特征，可实现对矿用滚动轴承进行故障识别以及故障类型分类。
主权项：1.一种基于ANLC-ADL的矿用滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，诊断方法的过程包括：步骤1：根据滚动轴承原始振动信号构建故障诊断数据集，所述故障诊断数据集包括故障样本数据以及标签，所述标签用于指示故障类型；步骤2：搭建ANLC-ADL故障诊断模型；步骤3：采用所述故障诊断数据集对所述ANLC-ADL故障诊断模型进行训练，得到训练好的ANLC-ADL故障诊断模型；步骤4：将待诊断数据输入到预先训练好的所述ANLC-ADL故障诊断模型，得到诊断结果；步骤5：基于所述诊断结果，根据所述标签判断滚动轴承是否存在故障以及存在的故障类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学(北京) 一种基于ANLC-ADL的矿用滚动轴承故障诊断方法
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