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摘 要:一种基于小波包分解(WPD)和卷积神经网络(CNN)的风力发电齿轮箱端到端故障诊断方法,包括数据预处理、多尺度振动分解、多尺度特征提取和分类,利用WPD对振动信号进行自适应分解,然后将信号分量输入到层次结构中,利用层级结构的卷积神经网络(CNN)自适应地提取多尺度特征,有效地对故障进行分类。本发明添加的WPD层能合理地处理非线性和非平稳振动数据获取组件在多个尺度自适应特点,允许CNN提取多尺度特性;WPD层直接向分层CNN发送多尺度分量,有效提取丰富的故障信息,避免了手工特征提取导致有用信息的丢失;框架通用性好。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010216372.3 | 专利名称: | 一种基于小波包分解和卷积神经网络的风电机组齿轮箱故障诊断方法 |
申请日: | 2020-03-25 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01M13/021搜分类 网络 网络传输 诊断 卷积神经网络 分解搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
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 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
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 |
2021/11/23 | 授权 | |
2020/09/15 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G01M 13/021 专利申请号: 202010216372.3 申请日: 2020.03.25 |
2020/08/21 | 公开 |