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（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
CN104616033A
（43）申请公布日2015.05.13
（21）申请号CN201510080839.5
（22）申请日2015.02.13
（71）申请人重庆大学
地址400044重庆市沙坪坝区沙正街174号
（72）发明人刘嘉敏;刘军委;刘亦哲;罗甫林;彭玲;黄鸿
（74）专利代理机构重庆博凯知识产权代理有限公司
代理人李明
（51）Int.CI
G06K9/66;
权利要求说明书说明书幅图
（54）发明名称
基于深度学习和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法
（57）摘要
本发明提供了一种基于深度学习和支持向
量机的滚动轴承故障诊断方法，其利用深度信念
网络理论中成熟的学习算法完成故障诊断所需的
特征提取任务，可以不依赖人工选择由简单到复
杂、由低级到高级自动地提取输入数据的本质特
征，并能自动挖掘出隐藏在已知数据中的丰富信
息；此外，由于采用了支持向量机分类方法对测
试样本进行分类识别，因此可以采用之前设计好
的有效方法去寻找和发现目标函数的全局最小
值，从而解决深度信念网络可能陷入局部最优解
的问题。本发明的滚动轴承故障诊断方法能够提
高滚动轴承故障诊断的准确性和有效性，为解决
滚动轴承故障诊断问题提供一种新的有效途径，
可广泛应用于化工、冶金、电力、航空等领域的
复杂系统中。
法律状态
法律状态公告日法律状态信息法律状态
2015-05-13公开公开
2015-05-13公开公开
2015-06-10实质审查的生效实质审查的生效
2015-06-10实质审查的生效实质审查的生效
2018-12-28发明专利申请公布后的驳回发明专利申请公布后的驳回
权利要求说明书
基于深度学习和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法的权利要求说明书内容是请下载后查看
说明书
基于深度学习和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法的说明书内容是请下载后查看
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