一种基于深度量子学习的健康评估方法

摘要

本发明提供一种基于深度量子学习的健康评估方法，步骤如下：一：构建初始深度量子神经网络模型；二：定期采集轴承振动信号，对振动信号提取特征参数；三：将数据分为训练集和验证集，利用训练集数据训练深度量子神经网络模型，通过验证集数据对该模型进行性能评估；将收集的信号进行预处理，将处理好的特征参数分为训练数集和检验数集；四：调整深度量子神经网络模型参数，通过不断训练模型，选取性能评估最优的模型；五：利用模型进行轴承的健康评估；通过以上步骤，训练得到的深度量子神将网络实现对轴承的健康评估，通过对轴承的健康评估预防及减少设备故障的发生，以最小的维修费用，确保设备的安全运行并获得最大的设备可用率及经济效益。