基本信息:
- 专利标题： 船舶零件故障诊断方法及装置、计算机和计算机储存介质
- 申请号：CN202210580880.9 申请日：2022-05-26
- 公开(公告)号：CN115099264A 公开(公告)日：2022-09-23
- 发明人： 杨东梅 , 孙颖 , 张祺 , 王兴梅 , 张越 , 李昊垚 , 李泽 , 李少彪 , 印桂生
- 申请人： 哈尔滨工程大学
- 申请人地址： 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号
- 专利权人： 哈尔滨工程大学
- 当前专利权人： 哈尔滨工程大学
- 当前专利权人地址： 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号
- 代理机构： 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司
- 代理人： 张宏威
- 主分类号： G06K9/00
- IPC分类号： G06K9/00 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
船舶零件故障诊断方法及装置、计算机和计算机储存介质，涉及深度学习领域。对于现有技术中存在的：虽然卷积神经网络具有较强的特征提取能力，但故障的损坏伴随时间也会产生变化的问题，本发明提供的技术方案为：船舶零件故障诊断方法，所述的方法包括：获得船舶设备运行状态过程中零件的振动加速度信号数据，将数据进行预处理，并针对不同故障标注故障类型，对完成标注的数据作为一维数据集，并划分为训练集和测试集；构建面向船舶零件的深度学习故障诊断模型的特征提取器；构建面向船舶零件的深度学习故障诊断模型的分类器；通过所述的特征提取器和分类器构建面向船舶零件的深度学习故障诊断模型。适用于诊断船舶零件故障。
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 |