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公开(公告)号：CN111444871A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010251430.6
申请日：2020-04-01
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 本发明涉及一种多尺度深度卷积神经网络行星齿轮箱故障诊断方法，其步骤：采集行星齿轮箱在正常运行状态、齿面磨损、行星轮断齿及滚动体轴承缺失四种状态下的原始振动信号；对每一组原始振动信号都进行点数分割，构建样本数据集；利用多尺度一维深度卷积网络进行故障诊断。本发明可以构建出特征提取与故障诊断为一体的智能诊断网络，可以节约大量的人工操作，并且具有诊断精度高，鲁棒性强的特点。
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