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本发明公开了一种基于局部特征稀疏编码表征的齿轮箱故障诊断方法及系统,首先获取齿轮箱不同健康状态下的振动信号样本得到样本集;然后对样本集中的每个样本以相同的重叠率进行分片得到片段集,经白化处理后,训练稀疏编码模型,得到一组词典;接着利用得到的词典计算每个样本中每个片段的稀疏表征,经平均池化处理后得到每个振动信号样本的特征;最后以提取的振动信号特征训练Softmax分类器,利用训练好的Softmax分类器实现齿轮箱不同健康状态的智能诊断与识别;该方法直接对原始振动信号进行处理,实现特征的自动提取和健
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 117131412 A
(43)申请公布日 2023.11.28
(21)申请号 202310937683.2
(22)申请日 2023.07.26
(71)申请人 合肥工业大学
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