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一种基于2D-CNN和t-SNE的机械设备快速故障诊断方法及装置

摘要

本发明提供一种基于2D‑CNN和t‑SNE的机械设备快速故障诊断方法及装置,包括:采样步骤S1,采集的机械设备的运行数据经数据预处理后的数据集分为训练集和测试集;训练步骤S2,训练集输入至初始2D‑CNN模型经样本训练后得到标准2D‑CNN模型,测试集输入至标准2D‑CNN模型经特征提取后得到测试集特征数据;可视化步骤S3,测试集特征数据采用t‑SNE处理得到测试集特征图像;诊断步骤S4,采集机械设备的实时运行数据,经数据预处理后作为待测数据,待测数据进行特征提取得到待测特征数据,经t‑SNE处理后得到待测数据特征图像,通过待测数据特征图像和测试集特征图像的比对处理得到机械设备的诊断结果。本发明能够对机械设备进行实时在线监测,解决故障诊断不及时问题,提高机械设备故障诊断的效率。

著录项

  • 公开/公告号CN114332531A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京航空航天大学;

    申请/专利号CN202111586259.5

  • 发明设计人 陈嘉宇;林翠颖;姚博清;葛红娟;

    申请日2021-12-23

  • 分类号G06V10/764(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06V10/774(20220101);

  • 代理机构32237 江苏圣典律师事务所;

  • 代理人贺翔

  • 地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

  • 入库时间 2023-06-19 14:51:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-12

    公开

    发明专利申请公布

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