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本发明公开了一种基于PCA‑CNNS的轴承故障诊断方法,用于诊断生产设备关键部件轴承故障问题,本发明将卷积神经网络与主成分分析法进行结合,根据输入的轴承状态特征数据完成数据的特征提取,更加符合在实际加工生产过程中故障诊断过程。通过将故障诊断过程分为特征提取与故障分类两个部分,利用基于主成分分析改进的卷积神经网络模型完成待检测数据的特征提取,采用K折交叉验证来对数据集进行循环划分以对比求解泛化能力较强的模型,结合自组织映射算法,对完成特征提取的数据进行筛选,最后利用全连接神经网络完成故障的分类,输
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112557034 B
(45)授权公告日 2022.07.19
(21)申请号 202011567187.5 G06N 3/04 (2006.01)
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