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基于复Morlet小波和轻量级卷积网络的轴承故障诊断方法
成果名称: | 基于复Morlet小波和轻量级卷积网络的轴承故障诊断方法 | 关键字: | 轻量级 , 卷积 , 轻量 , 网络 , morlet , 故障 , 轴承 , 小波 , 分支 , 网络模型 | 应用行业: | 计算机、通信和其他电子设备制造业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 河北省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN202110540488.7 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 石家庄铁道大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 专利许可 | 交易价格(万): | 2.00 | 所属十强产业: |
本发明公开了一种基于复Morlet小波和轻量级卷积网络的轴承故障诊断方法,涉及轴承诊断方法技术领域。所述方法包括如下步骤:对轴承的振动信号数据进行数据集划分并构建对应的故障标签,然后采用复Morlet小波变换对数据集进行时频转换,获得二维时频图像数据集;构建轻量级卷积神经网络模型;利用训练数据集和验证数据集训练构建好的轻量级卷积网络模型,得到训练好的分类器;利用训练好的轻量级卷积网络模型对获得的二维时频图像数据集进行分类,得到分类结果。所述方法在获得较高准确率的同时,具有复杂度低、参数量少、设备要求低等优点。
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