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基于特征增强的小样本旋转故障诊断方法、系统及介质

鲁永、付文林、宋耐超、兰琦、吴宁、李茹勤、陈炳华、张利、张嘉涛、刘琛浩、刘岳、焦海龙、董武亮、董泉、董超群、王会琳、王彦坤、李思锐、胡润阁、赵胜男、黄银龙、张四杰、牛金豪、彭鑫
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鲁永 专利 134
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电测仪器零件电性能及故障测电磁测量
付文林 专利 31
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宋耐超 专利 6
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兰琦 专利 85
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吴宁 专利 199
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李茹勤 专利 46
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陈炳华 专利 26
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张利 专利 229
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张嘉涛 专利 57
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刘琛浩 专利 37
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刘岳 专利 39
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物理仪器测量与测试电磁测量
焦海龙 专利 32
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测量与测试物理仪器电磁测量
董武亮 专利 72
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董泉 专利 57
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董超群 专利 30
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王会琳 专利 25
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王彦坤 专利 24
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李思锐 专利 18
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胡润阁 专利 86
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赵胜男 专利 112
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黄银龙 专利 41
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张四杰 专利 15
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物理仪器测量与测试信号报警装置
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模式识别物理仪器电子数据处理
彭鑫 专利 12
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摘要

本发明创造公开了一种基于特征增强的小样本旋转机械故障诊断方法,属于故障诊断模式识别技术领域,包括以下步骤:获取旋转机械的振动信号样本集,样本集包括训练集和测试集;基于训练集获得预训练的特征增强模块,将训练集和测试集输入至预训练的特征增强模块,得到增强后的训练特征和测试特征;对增强后的训练特征和测试特征进行主成分分析PCA降维,基于预设的累计贡献率阈值筛选主成分。本发明构建端到端小样本诊断体系,通过各模块协同优化,让有限小样本数据在特征挖掘、精炼、诊断,全流程高效流转,覆盖轴承、齿轮箱等多类旋转机械故障诊断,适配工业现场小样本、多工况需求。

暂无引用专利