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本发明的一种基于深度学习的旋转机械齿轮箱故障诊断方法，属于旋转机械装备故障类型识别和诊断技术领域，包括采集旋转机械齿轮箱运行振动加速度、速度、位移、频率等信号，基于奇异值分解的振动信号降噪实现原始信号重构，利用对称点阵图像分析法将振动信号的一维时间序列形式映射至二维空间中构建二维图像信息，基于离散点的密集程度进行故障类型特征提取；最后，结合对称点阵图像分析构建的二维图像信息和深度神经网络进行故障训练和判别，获得故障诊断模型，本发明能够准确有效的对直齿轮箱内部的齿轮与轴承进行故障诊断和故障识别。
(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 113792397 A
(43)申请公布日 2021.12.14
(21)申请号 202111023880.0 G06F 17/16 (2006.01)
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