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摘 要:本发明提供了一种改进SCSO‑CNN‑BiLSTM的旋转机械故障诊断方法,属于旋转机械故障诊断技术领域,其内容包括:输入旋转机械振动信号;利用变分模态分解方法(VMD)分解旋转机械振动信号,去除残差并重构生成新振动信号;将新振动信号通过短时傅里叶变换(STFT)转换为二维时频图像;基于改进沙猫群优化算法(SCSO)优化卷积神经网络(CNN)‑长短时记忆神经网络(BiLSTM)的超参数,包括卷积层神经元个数、卷积核大小、BiLSTM层神经元个数;将二维时频图像输入优化超参数后的CNN‑BiLSTM模型,实现旋转机械故障诊断。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410883054.0 | 专利名称: | 一种改进SCSO-CNN-BiLSTM的旋转机械故障诊断方法 |
申请日: | 2024-07-03 | 申请/专利权人 | 四川轻化工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 四川省自贡市汇东学苑街180号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/2431搜分类 机械制造搜索 |
公开/公告日: | 2024-08-02 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118427742A | 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) |
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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 | |
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 |