一种改进后的BP神经网络预测轴温等级的方法

    公开(公告)号:CN115017810A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210655090.2

    申请日:2022-06-10

    Abstract: 本发明公开了一种改进后的BP神经网络预测轴温等级的方法,包括步骤1:确认轴温等级判断标准;步骤2:对收集的数据进行处理;步骤3:搭建检测轴温等级的神经网络并且进行验证。本发明将利用传感器直接测得得轴温数据和利用皮尔逊相关系数法获取的特征同时作为BP神经网络得输入,并且提供了通过对收集的数据进行K‑折交叉验证的办法解决部分轴温等级由于数据不足而导致的BP神经网络的过拟合现象,以及通过残差块来解决由于加深网络深度产生的梯度变得很小或者梯度消失这种现象的方法,从而来进一步提高预测精度。

    一种改进后的BP神经网络预测轴温等级的方法

    公开(公告)号:CN115017810B

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202210655090.2

    申请日:2022-06-10

    Abstract: 本发明公开了一种改进后的BP神经网络预测轴温等级的方法,包括步骤1:确认轴温等级判断标准;步骤2:对收集的数据进行处理;步骤3:搭建检测轴温等级的神经网络并且进行验证。本发明将利用传感器直接测得得轴温数据和利用皮尔逊相关系数法获取的特征同时作为BP神经网络得输入,并且提供了通过对收集的数据进行K‑折交叉验证的办法解决部分轴温等级由于数据不足而导致的BP神经网络的过拟合现象,以及通过残差块来解决由于加深网络深度产生的梯度变得很小或者梯度消失这种现象的方法,从而来进一步提高预测精度。

    一种基于时间序列判断轴温报警等级的方法

    公开(公告)号:CN117807498A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311838385.4

    申请日:2023-12-28

    Inventor: 黄凯 张海刚 谢鲲

    Abstract: 本发明涉及一种基于时间序列判断轴温报警等级的方法,包括以下步骤:基于预先确定的轴承特征,构建轴承特征信息;根据轴承特征信息,建立基于时间序列的温轴报警等级检测模型,包括教师模型和目标模型,设定教师模型和目标模型的输入;设置温轴报警等级检测模型的损失函数,训练温轴报警等级检测模型;向温轴报警等级检测模型中输入待判断轴承的轴承特征信息,得到判断结果。与现有技术相比,本发明利用一个模型较大的教师模型指导目标模型训练,而目标模型的复杂程度是较小的,有效地避免过拟合现象,提升模型的预测速度,具有时效性高、泛化能力高、抗干扰能力强等优点。

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