发明专利已授权

改进深度稀疏自编码器网络旋转机械复合故障的诊断方法

📄 申请号：CN201911015043.6 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-10-24

公开号

CN110779746B

公开日

2021-08-10

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01M99_00

IPC 分类号

G01M99_00 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

编码器人工智能算法故障诊断技术状态监测技术编码器

应用场景

工业自动化, 智能制造, 设备维护, 机械状态监测, 工业预测性维护

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摘要

改进深度稀疏自编码器网络旋转机械复合故障的诊断方法，1)分别获取旋转机械正常状态和不同故障状态的c种工况的振动信号，分别得到d组时域振动信号样本；2)对每个样本进行傅里叶变换，得到预处理后的信号样本；3)构造诊断样本集，将其作为训练样本集；4)建立旋转机械复合故障诊断模型，获得深度稀疏自编码器网络的连接权重和偏置参数；5)获得softmax分类器模型；6)进行快速傅里叶变换，选取测试样本；7)测试样本作为训练好的改进的深度稀疏自编码器网络的输入，对测试样本深度学习，进行特征提取，得到测试样本特征信号；8)将测试特征信息作为测试样本的匹配特征，得到待测旋转机械的复合故障诊断结果；提高了诊断准确度和效率。

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

一种溢流管自旋式水力旋流器

当前第 / 件

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