[00297271]一种基于增量补偿动态自适应增强的故障诊断方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710138366.9
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
河北工业大学
进入空间
所在地：天津天津市
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- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明公开了一种基于增量补偿动态自适应增强的故障诊断方法，包括下述步骤1.对电机驱动端振动传感器采集各种状态下的振动信号；2.对轴承设备故障数据进行预处理；3.将训练样本加入随机噪声，作为去噪自动编码器的输入进行无监督贪婪逐层预训练；4.当有新增设备状态数据时，使用已有训练好的DAE模型进行新增故障模式提取，并利用模式相似度算法进行相似模式比对，然后采用增量主动融合算法对新增故障模式进行增量合并，并利用权重动态补偿算法计算动态加权；5.将有标签故障数据和经过动态深度学习训练加权的无标签故障数据作为输入向量训练SVM分类器；6.利用BP算法对整个模型中的相关参数进行全局微调；7.故障类型的分类诊断。
摘要：本发明公开了一种基于增量补偿动态自适应增强的故障诊断方法，包括下述步骤1.对电机驱动端振动传感器采集各种状态下的振动信号；2.对轴承设备故障数据进行预处理；3.将训练样本加入随机噪声，作为去噪自动编码器的输入进行无监督贪婪逐层预训练；4.当有新增设备状态数据时，使用已有训练好的DAE模型进行新增故障模式提取，并利用模式相似度算法进行相似模式比对，然后采用增量主动融合算法对新增故障模式进行增量合并，并利用权重动态补偿算法计算动态加权；5.将有标签故障数据和经过动态深度学习训练加权的无标签故障数据作为输入向量训练SVM分类器；6.利用BP算法对整个模型中的相关参数进行全局微调；7.故障类型的分类诊断。
