- 专利标题： 基于故障倍频特征和神经网络的故障诊断方法及系统
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申请号： CN202410057589.2申请日： 2024-01-16
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公开(公告)号： CN117591831B公开(公告)日： 2024-03-22
- 发明人: 邹小勇 , 孔双双 , 徐徐 , 杨世飞 , 孙磊
- 申请人： 南京凯奥思数据技术有限公司
- 申请人地址： 江苏省南京市雨花台区宁双路19号云密城5号楼J栋7层708室
- 专利权人： 南京凯奥思数据技术有限公司
- 当前专利权人： 南京凯奥思数据技术有限公司
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市雨花台区宁双路19号云密城5号楼J栋7层708室
- 代理机构： 湖北武汉永嘉专利代理有限公司
- 代理商 胡琳萍
- 主分类号： G06F18/20
- IPC分类号： G06F18/20 ; G06F18/213 ; G06N3/084
摘要：
本发明公开了一种基于故障倍频特征和神经网络的故障诊断方法及系统，通过在正常数据上添加不同故障特征构造大量故障数据，并通过神经网络方法反向求解倍频占比和故障占比之间的关系矩阵，对发生报警的原始波形数据的故障情况进行求解，反向计算出各个故障的可能性占比，以此计算出的各故障的可能性占比为最终诊断的结果。本发明可以在缺乏足够不同种类故障数据，和故障机理描述较为模糊的情况下，达到可靠、自动化的故障诊断的目的。
公开/授权文献
- CN117591831A 基于故障倍频特征和神经网络的故障诊断方法及系统 公开/授权日：2024-02-23
