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一种无监督特征学习的滚动轴承故障诊断方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2020105308724
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2020105308724 | 专利名称 | 一种无监督特征学习的滚动轴承故障诊断方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V10/764(2022.01),G06V10/774(2022.01),G06V10/82(2022.01),G06N3/0464(2023.01),G06N3/048(2023.01),G06N3/084(2023.01),G06N20/00(2019.01) |
| 申请人 | 燕山大学 | 申请地址 | 066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号 |
| 发明人 | 李继猛 | 申请日期 | 2020-06-11 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-11 08:51:55 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种无监督特征学习的滚动轴承故障诊断方法，所述诊断方法主要步骤如下：首先采用ELM‑AE对采集到的振动信号进行无监督特征学习得到权值向量；然后将叠加处理后的权值向量作为卷积核，对原始振动信号进行卷积池化处理，实现数据特征的自动提取；最后将提取到的特征向量输入到支持向量机进行滚动轴承健康状态识别与分类。本发明所提出的方法能够在保证较高诊断精度的同时，有效的缩短模型训练时间，提高算法运行效率，具有非常理想的技术效果。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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