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摘 要:本发明公开了一种基于人工经验及声音识别的机器设备故障诊断方法。通过传感器采集机器设备的声音信号,经过人标记形成声音样本库,然后通过数据处理后被送入预设的神经网络模型中进行训练。传感器实时采集机器设备声音,经数据处理后输入训练后神经网络模型中,通过神经网络远程识别机器设备状态,同时根据人工经验对识别结果进行综合判断,并将结果反馈回声音样本库。本发明提供的一种基于人工经验及声音识别的机器设备故障诊断方法,不仅能够对机器故障进行远程诊断,同时还可以预测机器设备关键零部件的寿命;此外,由于采用深度学习算法结合人工经验对神经网络模型进行训练,因而具有识别准确性高、安全性好、效率高和智能化等优点。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911221013.0 | 专利名称: | 一种基于人工经验及声音识别的机器设备故障诊断方法 |
申请日: | 2019-12-03 | 申请/专利权人 | 桂林理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广西壮族自治区桂林市建干路12号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01M99/00搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2024-04-05 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110940539B | 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 |