一种基于深度混合网络结构的机械故障诊断方法

专利类型：发明专利 

语 言：中文 

申 请 号：CN201810443346.7 

申 请 日：20180510 

发 明 人：许周乐仇逍逸尚赵伟马尚君 

申 请 人：重庆大学 

申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号 

公 开 日：20181002 

公 开 号：CN108613802A 

代 理 人：廖曦 

代理机构：重庆知创恒源知识产权代理事务所(普通合伙) 50227 

摘　　要：本发明涉及一种基于深度混合网络结构的机械故障诊断方法,属于机械故障诊断领域。该方法包括以下步骤：1)原始振动信号获取；2)原始振动信号通过混合网络的第一部分散射网络,提取其频率域特征,抑制噪声干扰；3)散射网络输出的各个子带分别作为SDnet输入中相对应的通道；4)通过混合网络的第二部分SDnet,对特征更进一步提取和故障分类诊断。本发明所采用的方法与现有的技术相比,在网络结构上更为轻量化,同时具有更高的识别准确率,且具有较强的迁移学习能力和抗噪性能。 

主 权 项：1.一种基于深度混合网络结构的机械故障诊断方法,其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：在机械设备的各个位置安装传感器,采集不同故障情况下机械设备的振动信号；S2：将原始振动信号数据分成训练集和测试集；S3：将训练集输入混合网络中提取特征并训练；S4：将测试集通过混合网络提取特征,并进行故障分类,得到诊断结果。 

关 键 词： 

法律状态： 

IPC专利分类号：G01M13/00;G01H17/00