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摘 要:本发明提供一种面向轴承故障识别的CNN模型可视化优化方法,具体实施步骤如下:首先,使用轴承故障试验台的振动加速度传感器采集测试轴承的不同状态下驱动端和风扇端的高频振动加速度信号数据;然后,对轴承振动加速度信号数据做预处理,并划分为训练集、测试集和验证集;接着,搭建轴承故障识别CNN模型,并初始化,将样本图像与标签作为训练样本来训练完整的卷积神经网络模型,并记录完整的卷积神经网络模型中各层相关参数和超参数信息;最后,将轴承故障识别CNN模型可视化,并对可视化模型结果进行分析评估,并依照优化方法优化模型结构。本发明使用了三种可视化的方法,同时得到了基于可视化的参数优化方法和基于可视化判断网络模型的方法。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110351265.6 | 专利名称: | 面向轴承故障识别的CNN模型可视化优化方法 |
申请日: | 2021-03-31 | 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: | G01M13/045搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2022-03-18 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113155464B | 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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日期 | 法律信息 | 备注 |