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发明公开
一种基于欧拉特征提取的故障诊断方法审中-实审

公开(公告)号：CN116415136A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310364193.8

申请日：2023-04-07

申请人： 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖)

发明人： 姜媛媛 , 谢锦阳 , 李钰欣

IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464

摘要： 本发明公开一种基于欧拉特征提取的故障诊断方法，涉及残差网络领域，包括以下步骤：步骤一：欧拉特征提取，EFE处理原始故障数据生成的波形图可以直接用作Resnet50网络的输入；步骤二：ResNet50网络的训练，将经过EFE处理的特征图像输入Resnet50网络模型，并对其参数进行训练。步骤三：故障诊断，ResNet50分类器的角色由Linear来扮演，它通过前一个训练阶段对网络参数进行训练后，对故障类型进行分类。进一步地，所述ResNet50网络包含了CNN中各种重要的基本单元；同时，可应用于电力电子电路和旋转轴承的故障诊断。欧拉特征提取可以增强时间序列故障数据的空间信息，从而清晰地区分故障。