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申请/专利权人：国家能源集团泰州发电有限公司
摘要：本公开涉及一种模型训练方法、装置、介质、电子设备及程序产品，涉及滚动轴承故障识别和诊断领域，该方法包括获取滚动轴承振动信号，分割并标注得到训练样本；将训练样本输入滚动轴承故障识别模型，得到预测标签；该模型包含一个卷积核宽度大于常规卷积核8倍的第一卷积层，用于抑制高频噪声；根据实际标签和预测标签，调整模型参数，重复训练直到达到预设次数，得到训练完成的滚动轴承故障识别模型。通过上述方法训练得到的滚动轴承故障识别模型，可以对滚动轴承振动信号进行有效分析，识别不同类型的轴承故障，从而提高滚动轴承振动故障诊断的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取滚动轴承的振动信号，并将所述振动信号进行分割以及标注得到训练样本，所述训练样本标注有故障类型标签；将所述训练样本输入滚动轴承故障识别模型，得到所述训练样本对应的预测标签，所述滚动轴承故障识别模型包括第一卷积层，所述第一卷积层的卷积核宽度至少为常规卷积核宽度的八倍，以抑制所述振动信号中的高频噪声，所述常规卷积核宽度为传统卷积神经网络中的卷积核宽度；根据所述故障类型标签以及所述预测标签，调整所述滚动轴承故障识别模型的参数，返回执行所述通过所述滚动轴承故障识别模型，对所述训练样本进行处理，得到所述训练样本对应的预测标签，直到重复执行次数达到预设训练次数，得到训练完成的滚动轴承故障识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家能源集团泰州发电有限公司 模型训练方法、装置、介质、电子设备及程序产品
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