公开(公告)号：CN116625678B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202310525524.1

申请日：2023-05-11

Applicant: 安徽大学

Inventor： 高清维 ,  姚执一 ,  卢一相 ,  竺德 ,  孙冬 ,  赵大卫 ,  彭思远 ,  周子杨

IPC: G01M13/028 ,  G06F18/24 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请提供一种基于平均峭度反卷积网络的故障诊断方法及系统，基于平均峭度反卷积网络的故障诊断方法，包括基于自相关函数将每一滤波器的输入信号划分为m段分割信号；利用平均峭度的最大化计算每一所述分割信号的梯度，并利用L‑BFGS算法对每一所述滤波器的权值进行更新；循环梯度计算和权值更新的步骤，直至满足预设条件，输出每一所述滤波器的权值及滤波信号；基于功率谱的数据分析降维输出最大平均峭度层的信号；利用卷积神经网络针对所述最大平均峭度层的信号进行特征提取；利用分类器获取故障诊断和分类，从而可以解决在转速时变的情况下，现有的机械故障诊断方法无法准确提取故障信号，降低了齿轮箱故障诊断和分类的准确性的技术问题。

公开(公告)号：CN116625678A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310525524.1

申请日：2023-05-11

Applicant: 安徽大学

Inventor： 高清维 ,  姚执一 ,  卢一相 ,  竺德 ,  孙冬 ,  赵大卫 ,  彭思远 ,  周子杨

IPC: G01M13/028 ,  G06F18/24 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请提供一种基于平均峭度反卷积网络的故障诊断方法及系统，基于平均峭度反卷积网络的故障诊断方法，包括基于自相关函数将每一滤波器的输入信号划分为m段分割信号；利用平均峭度的最大化计算每一所述分割信号的梯度，并利用L‑BFGS算法对每一所述滤波器的权值进行更新；循环梯度计算和权值更新的步骤，直至满足预设条件，输出每一所述滤波器的权值及滤波信号；基于功率谱的数据分析降维输出最大平均峭度层的信号；利用卷积神经网络针对所述最大平均峭度层的信号进行特征提取；利用分类器获取故障诊断和分类，从而可以解决在转速时变的情况下，现有的机械故障诊断方法无法准确提取故障信号，降低了齿轮箱故障诊断和分类的准确性的技术问题。