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申请/专利权人：湖南科技大学
摘要：本发明公开了一种基于零序电流相关熵增强稀疏学习的传动链故障诊断方法，属于旋转部件故障诊断领域，包括以下步骤：数据采集和预处理；构建零序电流稀疏特征学习的旋转机械故障诊断模型；将预处理后的零序电流数据输入训练好的故障诊断模型中，获取诊断结果。本发明提出的使用零序电流进行旋转机械故障诊断的相关熵增强稀疏学习方法，可自动、高效地提取电流信号中的微弱故障特征，摆脱了对传统信号处理技术和诊断经验的依赖，对含有噪声的信号具有良好的鲁棒性。
主权项：1.一种基于零序电流相关熵增强稀疏学习的传动链故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，数据采集和预处理：收集传动系统中轴承和齿轮不同故障条件下的三相电机的ABC相电流，然后计算三相电流信号的零序电流，最后再对零序电流数据进行预处理；步骤二，构建零序电流稀疏特征学习的旋转机械故障诊断模型：建立旋转机械故障诊断模型，初始化模型参数，根据所设计的综合损失函数，自上而下逐层微调网络参数，以最小化损失函数为目标完成网络的整个训练过程，并保留模型的最优结构；步骤三，将预处理后的零序电流数据输入训练好的故障诊断模型中，获取诊断结果：将测试样本放入训练好的网络中进行特征学习，然后再输入Softmax分类器中进行故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南科技大学 基于零序电流相关熵增强稀疏学习的传动链故障诊断方法
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