[中国发明]
CN202210589411.3
基于深度小波核变分自编码器的机械故障诊断方法和系统
著录项
申请号
CN202210589411.3
申请日
20220526
公开号
CN114897027A
公开日
20220812
申请(专利权)人
南京林业大学
当前权利人
南京林业大学
发明人
鄢小安
姜东
刘英
地址
江苏省南京市龙蟠路159号
国省代码
江苏(32)
主分类号
G06K9/00
分类号
G06K9/00
G06K9/62
G06N3/04
G06N3/08
代理机构
北京智行阳光知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人
杨效忠
摘要
本发明公开了一种基于深度小波核变分自编码器的机械故障诊断方法和系统,所述诊断方法包括如下步骤:获取针对机电液系统不同故障的两通道非线性振动数据并按1:1比例随机划分为训练集和测试集;将核函数映射模块、深度核特征学习模块和分类模块依次串接组成深度小波核变分自编码器;其中,核函数映射模块采用核函数映射方法将采集的数据集投影到高维特征空间,深度核特征学习模块采用小波变分自编码器进行堆叠学习并获得分类向量,分类模块对分类向量进行故障分类;采用训练集对深度小波核变分自编码器进行训练,完成非线性故障信息的深度提取,并将测试集输入到已训练好的深度小波核变分自编码器中,自动实现机电液系统的故障诊断。
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基于深度小波核变分自编码器的机械故障诊断方法和系统