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本发明公开了一种滚动轴承故障监测诊断方法、设备、介质及处理器,方法为首先对不同健康状态下采集的轴承数据进行切割划分样本,利用短时傅里叶变换对样本进行预处理,然后利用一维卷积神经网络提取样本的低层次特征,接着门控循环单元分析低层次特征得到时频域特征,输出设备状态监测结果并将时频域特征作为粗分类器的输入,得到故障粗分类结果;在训练的过程中利用故障关键帧数据,以解决轴承运转状态下的数据极不平衡问题,降低时间跨度长对梯度的影响,使得深度学习模型能精准地监测轴承的实时状态。本发明不需要大量先验知识来手动地
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113933054 A
(43)申请公布日 2022.01.14
(21)申请号 202111111614.3
(22)申请日 2021.09.23
(71)申请人 吴江万工机电设备有限公司
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