发明授权
- 专利标题: 基于LOF自编码的机械故障智能诊断方法
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申请号: CN202110479568.6申请日: 2021-04-30
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公开(公告)号: CN113177484B公开(公告)日: 2023-02-28
- 发明人: 李德光 , 王听忠 , 张斌斌 , 王翔宇 , 彭首博 , 陈子远
- 申请人: 洛阳师范学院
- 申请人地址: 河南省洛阳市伊滨区吉庆路6号
- 专利权人: 洛阳师范学院
- 当前专利权人: 洛阳师范学院
- 当前专利权人地址: 河南省洛阳市伊滨区吉庆路6号
- 代理机构: 无锡市兴为专利代理事务所
- 代理商 屠志力; 朱荣富
- 主分类号: G06F18/241
- IPC分类号: G06F18/241 ; G06F18/2415 ; G06N3/047 ; G06N3/048 ; G06N3/08
摘要:
本发明提供一种基于LOF自编码的机械故障智能诊断方法,包括以下步骤:步骤S1,获取机械不同健康状态下的振动信号样本;步骤S2,从振动信号样本中截取获得局部信号片段集;步骤S3,利用局部信号片段集对稀疏自编码网络进行训练,获得稀疏自编码网络的权重矩阵;步骤S4,基于稀疏自编码网络的权重矩阵提取原始振动信号局部特征;步骤S5,基于振动信号局部特征计算LOF异常因子;步骤S6,矫正局部特征并融合为全局特征;步骤S7,训练神经网络中的Softmax分类网络;从而完成整个诊断神经网络的训练;步骤S8,基于以上训练完成后的诊断神经网络进行机械故障诊断。本发明能够获得更加准确的诊断结果。
公开/授权文献
- CN113177484A 基于LOF自编码的机械故障智能诊断方法 公开/授权日:2021-07-27