- 专利标题: 一种基于改进VMD算法和多尺度CNN的MEMS陀螺仪故障诊断方法
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申请号: CN202411084871.6申请日: 2024-08-08
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公开(公告)号: CN118736327A公开(公告)日: 2024-10-01
- 发明人: 李众 , 曹慧亮 , 谷一宽
- 申请人: 中北大学
- 申请人地址: 山西省太原市尖草坪区学院路3号
- 专利权人: 中北大学
- 当前专利权人: 中北大学
- 当前专利权人地址: 山西省太原市尖草坪区学院路3号
- 代理机构: 太原新航路知识产权代理事务所
- 代理商 王勇
- 主分类号: G06V10/764
- IPC分类号: G06V10/764 ; G06V10/82 ; G06F18/10 ; G06F18/2415 ; G06N3/006 ; G06N3/0464 ; G06N3/048 ; G06N3/047 ; G06N3/08
摘要:
本发明涉及陀螺仪技术领域,具体是一种基于改进VMD算法和多尺度CNN的MEMS陀螺仪故障诊断方法,该方法是采用如下步骤实现的:步骤一:采集MEMS陀螺仪信号;步骤二:对MEMS陀螺仪信号进行裁切;步骤三:将MEMS陀螺仪信号分解为序列信号;步骤四:将序列信号划分为有用信号和噪声信号;步骤五:将有用信号重构为特征信号;步骤六:将特征信号重构为64×64的矩阵,将矩阵转换为图像样本;步骤七:将图像样本划分为训练集和测试集;步骤八:构建多尺度CNN模型;步骤九:对多尺度CNN模型进行训练和测试;步骤十:输出故障诊断结果。本发明解决了现有MEMS陀螺仪故障诊断方法诊断速度较慢、诊断准确率较低的问题,适用于MEMS陀螺仪的故障诊断。