專利名稱 基于雙重特征選擇的CNN-ISO滾動軸承故障診斷方法
申請?zhí)?專利號 CN202511308304.9 專利權人（第一權利人） 長春工業(yè)大學
申請日 2025-09-15 授權日 2025-11-14
專利類別 授權發(fā)明 戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)分類 新一代信息技術
技術主題 支持向量機分類器|工業(yè)環(huán)境|特征空間|工程學|振動信號|神經(jīng)網(wǎng)絡|機械設備|旋轉(zhuǎn)機械|數(shù)據(jù)挖掘|特征選擇|卷積|卷積神經(jīng)網(wǎng)絡|功能組合
應用領域 機械部件的測試|人造生命|推理方法|神經(jīng)學習方法
意向價格 具體面議
專利概述 本發(fā)明提供了一種基于雙重特征選擇的CNN?ISO滾動軸承故障診斷方法。屬于旋轉(zhuǎn)機械設備故障診斷領域。第一階段利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）從原始振動信號中自動提取高維深度特征，避免人工特征構造的主觀性和復雜性，確保特征提取過程更加客觀、全面；第二階段將改進的蛇群優(yōu)化算法（Improved Snake Optimization，ISO）與特征剔除、特征激活相結(jié)合，實現(xiàn)特征子集選擇與支持向量機（SVM）分類器參數(shù)的同步優(yōu)化，在特征空間和參數(shù)空間中進行高效的全局搜索，充分挖掘最優(yōu)特征組合與分類器性能的協(xié)同提升潛力。本發(fā)明在準確率、搜索效率及模型輕量化方面均優(yōu)于傳統(tǒng)方法，可為實現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)場軸承早期故障的實時、準確診斷提供思路。
圖片資料 基于雙重特征選擇的CNN-ISO滾動軸承故障診斷方法
合作方式 具體面議
聯(lián)系人 戚梅宇 聯(lián)系電話 13074363281