发明专利已授权

轴承故障诊断的多任务深度神经网络方法及装置

📄 申请号：CN202110441167.1 📄 发布日：2026/02/25

著录项目信息

申请日

2021-04-23

公开号

CN113191240A

公开日

2021-07-30

申请人

石家庄铁道大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 , G01M13_045 ,

技术画像

所属领域

轴承故障诊断深度学习故障诊断信号处理神经网络深度神经网络轴承故障诊断

应用场景

工业设备故障诊断, 轴承状态监测, 智能制造, 预测性维护, 旋转机械运维

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摘要

本发明适用于检测技术领域，提供了一种轴承故障诊断的多任务深度神经网络方法及装置，该方法包括：采集不同故障类型的轴承振动信号，并提取各轴承振动信号对应的频谱；创建轴承样本集；搭建具有辅助任务的多任务深度神经网络，多任务深度神经网络包括辅助任务执行模块和故障诊断任务执行模块，辅助任务执行模块包括特征提取模块和频谱生成模块；故障诊断任务执行模块包括特征提取模块和故障分类模块；将轴承样本集输入至多任务深度神经网络中训练；采用完成网络训练的多任务深度神经网络对待测轴承进行故障诊断。通过上述方法，本申请能够让神经网络在故障识别过程中，使隐层神经网络学到振动信号频谱中的特征，以此提高神经网络轴承故障诊断的鲁棒性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250103

⏳ 开放许可声明：

20220408

✅ 授权

20210817

?? 实质审查的生效：

20210730

📄 公开

基于复Morlet小波和轻量级卷积网络的轴承故障诊断方法

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