公开(公告)号：CN111767521A

公开(公告)日：2020-10-13

申请号：CN202010571879.0

申请日：2020-06-22

申请人： 中国石油化工股份有限公司 ,  中国石化管道储运有限公司

发明人： 李亚平 ,  曹旦夫 ,  李素杰 ,  李铁钉 ,  游天明 ,  谢自力 ,  王耀先 ,  裘冬平 ,  王长保 ,  张娟 ,  吴杰 ,  范文龙 ,  叶思雨 ,  胡立丽 ,  郭俊霞

IPC分类号： G06F17/18 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开一种基于卷积神经网络与长短期记忆网络的输油泵滚动轴承状态评估方法，包括以下步骤：获取振动数据；根据已有的滚动轴承的全寿命周期数据对滚动轴承的状态进行划分；获取振动数据时域特征、频域特征和时频域特征；数据预处理，构造训练集，测试集；构建卷积神经网络-长短期记忆网络模型；前向传播训练网络，反向传播更新网络参数；判断模型精度是否符合要求；输出模型，用于状态评估；在进行了大量实验的基础上，发现卷积神经网络的精确度较高，长短期记忆网络，泛化能力较高，将两个方法的模型进行融合得到了最终精确度达到95％，泛化能力达到78％的模型。应用一维卷积神经网络，省去了将数据转换为图像的过程，提高了效率。