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本发明包括一种基于机器学习的水泥生产旋转设备故障诊断方法，包括以下步骤：获取滚动轴承及齿轮的多种健康状况振动信号，形成振动信号样本数据；将轴承与齿轮的样本数据分别按一定比率划分为训练集及测试集；搭建并行神经网络与集成学习诊断模型；将训练集导入集成学习诊断模型进行训练；将测试集导入训练后的集成学习诊断模型，得出诊断结果。本发明搭建了一个并行神经网络与集成学习的复合诊断模型，能够弥补各个模型在独立诊断时的缺陷，保证在复杂工况下，诊断模型依旧能表现出良好的故障诊断能力。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113720605 B
(45)授权公告日 2022.05.20
(21)申请号 202110845461.9 G01M 13/021 (2019.01)
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