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摘 要:本发明公开了一种无监督特征学习的滚动轴承故障诊断方法,所述诊断方法主要步骤如下:首先采用ELM‑AE对采集到的振动信号进行无监督特征学习得到权值向量;然后将叠加处理后的权值向量作为卷积核,对原始振动信号进行卷积池化处理,实现数据特征的自动提取;最后将提取到的特征向量输入到支持向量机进行滚动轴承健康状态识别与分类。本发明所提出的方法能够在保证较高诊断精度的同时,有效的缩短模型训练时间,提高算法运行效率,具有非常理想的技术效果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010530872.4 | 专利名称: | 一种无监督特征学习的滚动轴承故障诊断方法 |
申请日: | 2020-06-11 | 申请/专利权人 | 燕山大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 关键词: | 轴承 相似专利 |
公开/公告日: | 2023-04-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111753891B | 交易状态: | 等待洽谈 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(最新年检需盖公章)与组织机构代码副本复印件(需盖公章)一个专利各一份 | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利协议(需盖公章)一式两份 | 专利协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(最新年检需盖公章)组织机构代码副本复印件(需盖公章)一个专利各一份 | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利协议(需盖公章)一式两份 | 专利协议(需签字)一式两份 | |
专利受理通知书复印件或专利授权通知书复印件 | 专利受理通知书复印件或专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权未下证) | 专利证原件(若授权未下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |