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本发明涉及一种调制与深度学习融合的设备故障诊断方法、系统及介质,其特包括:将燃气轮机机匣的振动信号分解为多个频率分量,得到各个频率成分的瞬时频率,并绘制时频图;将时频图经过预处理后作为卷积神经网络的输入,通过训练得到卷积神经网络故障诊断模型;卷积神经网络故障诊断模型利用卷积神经网络的特征提取能力,实现对燃气轮机转子故障的诊断。本发明能很好的提取时频图中的特征,有效提高故障诊断准确率,可以广泛在燃气轮机故障诊断技术领域中应用。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112329626 A
(43)申请公布日 2021.02.05
(21)申请号 202011223732.9
(22)申请日 2020.11.05
(71)申请人 北京
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