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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明公开了一种基于LSTM‑CNN融合模型的轴承故障实时诊断系统，涉及机械故障智能诊断领域，具体包括以下步骤：S1：搭建信号采集实验平台，通过振动传感器采集轴承振动加速度数据；S2：对加速度数据进行预处理，并构建故障轴承数据集；S3：将故障轴承数据集输入LSTM‑CNN融合模型中，添加注意力机制LSTM层，重新分配故障权重，突出故障类型特征，训练并保存融合模型参数；S4：将融合模型移植到树莓派4B嵌入式平台中；S5：以树莓派4B作为主控系统，实时输出轴承故障类型；S6：对上位机软件进行设计。本发明采用上述的一种基于LSTM‑CNN融合模型的轴承故障实时诊断系统，有效解决工业现场对轴承故障诊断准确率低和实时性差的问题，有利于及时发现机组轴承故障。
主权项：1.一种基于LSTM-CNN融合模型的轴承故障实时诊断系统，其特征在于：具体包括以下步骤：S1：搭建信号采集实验平台，通过振动传感器采集轴承振动加速度数据；S2：对轴承振动加速度数据进行预处理，并构建故障轴承数据集；S3：将故障轴承数据集输入LSTM-CNN融合模型中，添加注意力机制LSTM层，重新分配故障权重，突出故障类型特征，训练并保存融合模型参数；S4：将融合模型移植到树莓派4B嵌入式平台中；S5：以树莓派4B作为主控系统，实时输出轴承故障类型；S6：对上位机软件进行设计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于LSTM-CNN融合模型的轴承故障实时诊断系统
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