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摘 要:本发明提供一种基于自动卷积神经网络的机械智能故障预测方法,获取设备故障信号,并对其进行预处理,得到预处理后的故障信号;构建自动卷积神经网络ACNN故障诊断模型;所述ACNN故障诊断模型包括1组卷积神经网络CNN和1组深度确定性策略梯度网络DDPG;所述卷积神经网络CNN用于设备故障预测,所述深度确定性策略梯度网络DDPG用于实现对所述卷积神经网络CNN的学习率、批量和正则化三个参数进行自动调节;利用预处理后的故障信号训练所述ACNN故障诊断模型,得到训练完成的ACNN故障诊断模型;将所述训练完成的故障诊断模型应用于设备故障诊断。本发明提供的有益效果是:实现了对卷积神经网络参数的自动调节与优化,使得卷积神经网络对故障特征具有良好的提取能力。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011496477.5 | 专利名称: | 一种基于自动卷积神经网络的机械智能故障预测方法 |
申请日: | 2020-12-17 | 申请/专利权人 | 中国地质大学(武汉),华中科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F11/07搜分类 网络传输 卷积神经网络 机械制造搜索 |
公开/公告日: | 2021-03-19 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112527547A | 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 | |
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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 |