基本信息:
- 专利标题： 基于多流融合模型的行星齿轮箱智能诊断方法
- 申请号：CN201910193298.5 申请日：2019-03-14
- 公开(公告)号：CN109726772A 公开(公告)日：2019-05-07
- 发明人： 赵明 , 赵健 , 陈帅 , 马志鹏
- 申请人： 西安交通大学
- 申请人地址： 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号
- 专利权人： 西安交通大学
- 当前专利权人： 西安交通大学
- 当前专利权人地址： 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号
- 代理机构： 西安智大知识产权代理事务所
- 代理人： 贺建斌
- 主分类号： G06K9/62
- IPC分类号： G06K9/62 ; G06N3/04 ; G01M13/02
摘要：
一种基于多流融合模型的行星齿轮箱智能诊断方法，先采集编码器信号，对其进行平滑处理得到平滑信号，对平滑信号进行一阶、二阶差分得到角速度信号与角加速度信号；然后将平滑信号、角速度信号与角加速度信号分别划分为训练集、验证集和测试集，得到平滑信号数据集、谐波信号数据集和冲击信号数据集；针对平滑信号、角速度信号与角加速度信号，分别构建对应的卷积神经网络模型，差异化训练，对三个卷积神经网络模型学到的独立频域中的高层抽象特征进行融合，最终得到多流融合模型；对多流融合模型的高层参数进行优化得到最终模型，然后进行故障分类，并利用t-SNE技术将测试的分类结果可视化；本发明能够区分不同类型的故障，实现了高精度故障诊断。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06K | 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理 |
| ------G06K9/00 | 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置 |
| --------G06K9/62 | .应用电子设备进行识别的方法或装置 |