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申请/专利权人：安徽大学

摘要：本申请提供一种基于平均峭度反卷积网络的故障诊断方法及系统，基于平均峭度反卷积网络的故障诊断方法，包括基于自相关函数将每一滤波器的输入信号划分为m段分割信号；利用平均峭度的最大化计算每一所述分割信号的梯度，并利用L‑BFGS算法对每一所述滤波器的权值进行更新；循环梯度计算和权值更新的步骤，直至满足预设条件，输出每一所述滤波器的权值及滤波信号；基于功率谱的数据分析降维输出最大平均峭度层的信号；利用卷积神经网络针对所述最大平均峭度层的信号进行特征提取；利用分类器获取故障诊断和分类，从而可以解决在转速时变的情况下，现有的机械故障诊断方法无法准确提取故障信号，降低了齿轮箱故障诊断和分类的准确性的技术问题。

主权项：1.一种基于平均峭度反卷积网络的故障诊断方法，其特征在于，包括：基于自相关函数将每一滤波器的输入信号划分为m段分割信号；利用平均峭度的最大化计算每一所述分割信号的梯度，并利用L-BFGS算法对每一所述滤波器的权值进行更新；循环梯度计算和权值更新的步骤，直至满足预设条件，输出每一所述滤波器系数及滤波信号；基于功率谱的数据分析降维输出最大平均峭度层的信号；利用卷积神经网络针对所述最大平均峭度层的信号进行特征提取；利用分类器获取故障诊断和分类，其中，所述利用平均峭度的最大化计算每一所述分割信号的梯度，并利用L-BFGS算法对每一所述滤波器的权值进行更新的步骤包括：采用平均峭度作为代价函数： 其中，AK表示平均峭度，yn表示y中第n个采样点，NT表示整个输入信号划分的个数，nm表示第m段分割信号中的第一个采样点，Km表示第m段分割信号的峭度；获取平均峭度最大化： 其中，AK表示平均峭度，NT表示整个输入信号划分的个数，Km表示第m段分割信号的峭度；计算平均峭度相对于滤波器系数的导数： 其中，yn表示y中第n个采样点，xn表示故障信号x中第n个采样点，W表示需要优化的滤波器，L表示滤波器长度；计算所述分割信号的梯度： 其中，AKm表示第m段信号的峭度，Wm表示第m个滤波器，其滤波信号为ym，Tm表示输入信号中的第m段，xn表示故障信号x中第n个采样点；利用L-BFGS算法对该滤波器的权值进行更新： 其中，Wi表示第i个滤波器系数，gwi表示分割信号的梯度，表示L-BFGS算法估计的Hessian矩阵的逆矩阵，其中，所述预设条件包括：循环次数大于或等于一预设迭代次数；或滤波器之间的相对误差低于一预设阈值，滤波器之间的相对误差为： 其中，std·表示标准差，Wi表示第i个滤波器系数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽大学 基于平均峭度反卷积网络的故障诊断方法及系统