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摘 要:本发明公开了一种基于两级DBN的滚动轴承故障自学习方法,该方法使用不完备的数据建模,首先,对轴承故障信号做S变换处理后提取时间列的均值作为DBN1的输入,将DBN1最后一层隐层提取的特征作为贝叶斯分类器的输入,依据后验概率判别规则实现故障类型自学习;其次,将实现故障类型分类的故障信号经归一化处理后作为DBN2的输入,同样利用贝叶斯分类器的判别规则实现故障损伤等级自学习。该方法采用故障实验平台采集的滚动轴承数据进行验证,结果表明在不完备数据建模的情况下,该方法不仅能完成故障类型与损伤等级的准确分类,而且还能实现故障自学习和网络自增长,能够有效增强分类过程的智能性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910498258.1 | 专利名称: | 一种基于两级DBN的滚动轴承故障自学习方法 |
申请日: | 2019-06-10 | 申请/专利权人 | 内蒙古工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 内蒙古自治区呼和浩特市新城区爱民街49号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 轴承 动轴搜索 |
公开/公告日: | 2019-11-22 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110490218A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 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 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/11/29 | 授权 | |
2019/12/17 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 专利申请号: 201910498258.1 申请日: 2019.06.10 |
2019/11/22 | 公开 |