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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明属于轴承故障诊断相关技术领域，其公开了一种基于孪生神经网络的航发轴承故障诊断方法，包括以下步骤：1采集航发轴承不同运行状态下的振动信号；2遍历预处理后的训练数据，并将训练数据两两输入孪生神经网络模型进行训练；孪生神经网络模型包括两个结构完全相同的子网络，且两个子网络之间权重共享；单独的子网络由并行的两部分结构组成，第一部分依次包括一个卷积层、一个最大池化层、两个二层残差学习单元以及一个全局平均池化层；第二部分由两个长短期记忆模块构成；3将预处理后的待诊断的轴承数据与轴承各类运行状态的代表样本输入孪生神经网络模型，以进行故障类型识别。本发明提高了诊断准确率。
主权项：1.一种基于孪生神经网络的航发轴承故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1采集航发轴承不同运行状态下的振动信号，并进行标记及预处理；2遍历预处理后的训练数据，并将训练数据两两输入孪生神经网络模型以对该孪生神经网络模型进行训练；其中，所述孪生神经网络模型包括两个结构完全相同的子网络，且两个子网络之间权重共享；单独的子网络由并行的两部分结构组成，分别称为第一部分及第二部分，其中第一部分依次包括一个卷积层、一个最大池化层、两个二层残差学习单元以及一个全局平均池化层；第二部分由两个长短期记忆模块构成；3将预处理后的待诊断的轴承数据与轴承各类运行状态的代表样本一同输入训练好的孪生神经网络模型，以进行故障类型识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种基于孪生神经网络的航发轴承故障诊断方法
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