专利名称：基于卷积神经网络的多通道时间序列数据故障诊断
方法
专利类型：发明专利发明人：宫文峰
申请号：CN201910890283.4申请日：20190920公开号：CN112541511A公开日：20210323
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的多通道时间序列数据故障诊断方法，其包括以下步骤：(1)采集监测对象的多通道一维时间序列故障数据；(2)构建多通道一维时间序列原始故障数据集，进行归一化、数据截断预处理；(3)构建多通道二维特征图故障数据集；(4)划分为训练集、验证集和测试集；(5)构建多通道深度学习故障诊断模型，包含有输入层、特征提取层、降维减参层、softmax分类层和支持向量机输出层，所述降维减参层包含有一个卷积核为1×1的过渡卷积层和一个全局均值池化层；(6)多通道深度学习故障诊断模型的训练、验证和测试，诊断结果最终由支持向量机自动输出，使人们对机电装备的故障诊断更加智能方便。
申请人：宫文峰
地址：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号桂林电子科技大学
国籍：CN
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