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发明

基于多尺度残差网络和改进GRU的滚动轴承故障诊断方法2026

2024-06-01 07:56:28 发布于四川 1
  • 申请专利号：CN202410100889.4
  • 公开（公告）日：2026-09-25
  • 公开（公告）号：CN118094371A
  • 申请人：三峡大学
摘要：基于多尺度残差网络和改进GRU的滚动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：获取滚动轴承运行过程中的原始振动数据，划分为训练数据集和测试数据集；将训练数据集输入多尺度残差网络中进行初步特征提取；将多尺度残差网络提取的局部特征信息输入到改进GRU中；最终得到的特征信息经过α‑Dropout和全局平均池化处理后，输入softmax层进行故障分类；对多尺度残差网络和改进GRU的参数进行调优，得到训练好的故障诊断模型；将测试数据集输入故障诊断模型中进行故障诊断，确定滚动轴承的健康状况。本发明通过在CNN中引入多尺度结构，有效提取滚动轴承信号的局部特征；同时对GRU进行改进，使其能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系和时间相关性，提高故障诊断性能和收敛性。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 118094371 A (43)申请公布日 2024.05.28 (21)申请号 202410100889.4 G06N 3/0464 (2023.01) G06N 3/0442 (2023.01) (22)申请日 2024.01.23 G06N 3/047 (2023.01) (71)申请人 三峡大学 G06N 3/09 (2023.01) 地址 443002 湖北省宜昌市大学路8号 (72)发明人 付文龙　廖伟清　杨棵　谭超　 李佰霖　 (74)专利代理机构 宜昌市三峡专利事务所 42103 专利代理师 吴思高 (51)Int.Cl. G06F 18/2415 (2023.01) G01M 13/045 (2019.01) G06F 18/213 (2023.01) G06F 18/214 (2023.01) G06F 18/25 (2023.01) 权利要求书3页 说明书8页 附图5页 (54)发明名称 基于多尺度残差网络和改进GRU的滚动轴承 故障诊断

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