一种基于全局距离矩阵的卷积融合滚动轴承故障诊断方法

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一种基于全局距离矩阵的卷积融合滚动轴承故障诊断方法
申请号:CN202411488504
申请日期:2024-10-24
公开号:CN119004353B
公开日期:2024-12-27
类型:发明专利
摘要
发明提供一种基于全局距离矩阵的卷积融合滚动轴承故障诊断方法,包括以下步骤:获取待分析的滚动轴承的振动数据;基于全局距离矩阵的图像编码方法,将滚动轴承的振动数据转换成待分析滚动轴承二维图像;构建用于对滚动轴承故障进行分析的自适应融合多尺度卷积神经网络的故障诊断模型;对自适应融合多尺度卷积神经网络的故障诊断模型进行训练,得到训练好的自适应融合多尺度卷积神经网络的故障诊断模型;将待分析滚动轴承二维图片输入到训练好的自适应融合多尺度卷积神经网络的故障诊断模型,实现滚动轴承故障的诊断,该方法能够为不同来源的数据分配可学习的权重,赋予了网络分辨和合理利用不同信息源数据中的不平衡诊断信息的能力。
技术关键词
故障诊断模型 多尺度 滚动轴承故障 图像编码方法 抑制干扰信息 矩阵 线性单元 注意力机制 全局平均池化 通道 数据 Sigmoid函数 存储程序模块 大尺寸 输出特征
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样本 发音 字符 文本编码器 语音
多维特征数据 数据处理方法 ADAS系统 计算机视觉 实时图像
语音带宽扩展 轻量级深度神经网络 窄带语音信号 宽带语音信号 多尺度鉴别器
智能检测系统 原始图像数据 通道注意力机制 水下图像处理 模块
多层次 索引 图谱 智能电表 嵌套时间窗口