国能常州第二发电申请基于深度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断专利,能有效提取特征信号并抑制高频噪声

国能常州第二发电申请基于深度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断专利,能有效提取特征信号并抑制高频噪声
2024年10月23日 17:35 金融界网站

本文源自:金融界

金融界2024年10月23日消息,国家知识产权局信息显示,国能常州第二发电有限公司申请一项名为“一种基于深度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法”的专利,公开号 CN 118794689 A,申请日期为2024年7月。

专利摘要显示,一种基于深度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法,首先获取样本数据,得到训练数据集和测试数据集,训练数据集输入滚动轴承故障诊断模型进行训练,故障诊断模型的第一宽卷积核层具有扩张卷积核,实现了更大的感受野,能有效提取特征信号并抑制高频噪声;相关通道注意力机制模块为每个特征通道分配不同的权重系数,通过将不同的权重系数乘以特征通道的响应值,实现对不同特征通道的加权融合;Nesterov 动量方法自适应对整个卷积神经网络的参数进行优化,提升深度学习模型的分类性能。最终将测试数据集输入训练完成的故障诊断模型,输出得到甄别后的测试数据集的轴承状态类别,即完成滚动轴承故障诊断。

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