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摘 要:一种基于稀疏编码器和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法,采用基于层叠稀疏自动编码器的深度学习自主认知的方法,由简单到复杂、由低级到高级自动地提取输入数据的本质特征,自动挖掘出隐藏在已知数据中的丰富信息;采用深度学习提取特征并将两层学习到的特征综合到一起构成支持向量机的输入,通过支持向量机分类从而可以判断滚动轴承的工作状态和故障类型。本发明方法能提高故障特征提取效率和准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201610424089.3 | 专利名称: | 基于稀疏编码器和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 |
申请日: | 2016-06-16 | 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 | 分类号: | G01M13/04搜分类 轴承 轴承故障诊断 动轴搜索 |
公开/公告日: | 2018-09-04 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN106124212B | 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 |