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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利说明书
(10)申请公布号CN114354194A
(43)申请公布日2022.04.15
(21)申请号CN202111500009.5
(22)申请日2021.12.09
(71)申请人重庆邮电大学
地址400065重庆市南岸区南山街道崇文路2号
(72)发明人任海军李琦沈力韦冲罗亮谭志强丁显飞
(74)专利代理机构重庆市恒信知识产权代理有限公司
代理人李金蓉
(51)Int.CI
G01M13/045
G06F30/17
G06F30/27
权利要求说明书说明书幅图
(54)发明名称
基于全卷积自编码器和优化支持向
量机的滚动轴承故障诊断方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于全卷积自编
码器和优化支持向量机的滚动轴承故障诊
断方法，属于轴承故障诊断领域。首先，
由于传统故障特征提取困难且特征的泛化
性较弱，本发明提出了基于全卷积自编码
器的故障诊断方法，全卷积自编码器同时
具备卷积神经网络和自编码器的优点，采
用堆叠全卷积自编码器自动从轴承振动信
号频谱中提取深度故障特征；然后使用
Fisher准则对所提取的深度故障特征进行
评分排序，此准则是基于内类距离和类间
距离的，可以筛选出区分性较强的故障特
征；最后，采用改进的樽海鞘算法对SVM
的超参数进行优化，将筛选后的特征输入
优化SVM完成滚动轴承的故障识别。
法律状态
法律状态公告日法律状态信息法律状态
2022-04-15公开发明专利申请公布
2023-05-26授权发明专利权授予
权利要求说明书
【基于全卷积自编码器和优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法】的权利说明书
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说明书
【基于全卷积自编码器和优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法】的说明书内容
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