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基于一维卷积神经网络的行星齿轮箱小样本故障诊断方法

摘要

本发明提出一种基于一维卷积神经网络的行星齿轮箱小样本故障诊断方法,主要包括数据采集、数据处理、训练模型和测试模型。考虑到目前行星齿轮箱故障依赖于信号处理或大量的数据,而生产实际中大量的数据又难以获得,故限制了现有行星齿轮箱故障诊断方法在小样本上的应用。本发明的目的是为解决现有技术中存在的不便和弊端,而提供一种可以仅使用小样本数据,并且无需任何信号处理的端到端行星齿轮箱故障诊断方法。

著录项

  • 公开/公告号CN112766200A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-05-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 福州大学;

    申请/专利号CN202110106972.9

  • 发明设计人 钟建华;林云树;

    申请日2021-01-26

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G01M13/021(20190101);G01M13/028(20190101);

  • 代理机构35100 福州元创专利商标代理有限公司;

  • 代理人丘鸿超;蔡学俊

  • 地址 350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学

  • 入库时间 2023-06-19 10:54:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-10-27

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K 9/00 专利申请号:2021101069729 申请公布日:20210507

    发明专利申请公布后的驳回

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