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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明提出一种轴承故障诊断方法及系统，包括：采集轴承的振动信号数据，并对所述振动信号数据进行预处理，获得轴承故障检测数据集；将所述轴承故障检测数据集划分训练集、验证集和测试集，构建深度学习网络模型；基于所述训练集对所述深度学习网络模型进行训练，将训练结果最好的模型进行保存，获得目标网络模型；将轴承运行的实时数据输入所述目标网络模型进行故障检测，获得故障检测结果。本发明通过增加神经网络第一层卷积的宽度，获取很多特征信息，接着多层小卷积的结构，有效地抑制了过拟合，相较于传统故障诊断方法，本发明能够更快速、更准确的对机器轴承可能发生的故障进行诊断。
主权项：1.一种轴承故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集轴承的振动信号数据，并进行预处理，获得轴承故障数据集；将所述轴承故障检测数据集划分训练集、验证集和测试集，构建深度学习网络模型；基于所述训练集对所述深度学习网络模型进行训练，将训练结果最好的模型进行保存，获得目标网络模型；将轴承运行的实时数据输入所述目标网络模型进行故障检测，获得故障检测结果。
全文数据：
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百度查询： 桂林电子科技大学 一种轴承故障诊断方法及系统
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