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面向轴承故障识别的CNN模型可视化优化方法

Name: 面向轴承故障识别的CNN模型可视化优化方法
Brand: 燕山大学
SKU: 2021103512656
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110351265.6 📄 发布日：2026/09/04

著录项目信息

申请日

2021-03-31

公开号

CN113155464B

公开日

2022-03-18

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01M13_045

IPC 分类号

G01M13_045

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

轴承故障诊断, 工业设备健康监测, 预测性维护, 智能制造, 旋转机械故障识别

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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。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113155464B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

伺服电机驱动振幅可变的结晶器振动装置

当前第 / 件

具有循环自冷却流道的电机泵

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：30 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

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