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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明提供一种基于改进DC‑ResNet印刷机轴承诊断的方法及系统，包括以下步骤：利用传感器获取印刷机轴承的振动信号；基于频率切片小波变换将所述振动信号的一维振动信号转化为二维时频图；将所述二维时频图分类得到各种故障类型以及正常类型二维时频图，并作为印刷机轴承数据集；在ResNet网络加入可变形卷积层进行网络模型优化改进，得到基于DC‑ResNet的网络模型，采用印刷机轴承数据集对网络模型进行训练，得到诊断网络模型；基于诊断网络模型以及待测印刷机轴承的二维时频图得到诊断结果；本申请能够从时域和频域两个方面进行特征提取，相较于先前的深度学习模型，具有更高的准确率和精度。
主权项：1.一种基于改进DC-ResNet印刷机轴承诊断的方法，其特征在于，包括以下步骤：利用传感器获取印刷机轴承的振动信号；基于频率切片小波变换将所述振动信号的一维振动信号转化为二维时频图；将所述二维时频图分类得到各种故障类型以及正常类型二维时频图，并作为印刷机轴承数据集；在ResNet网络加入可变形卷积层进行网络模型优化改进，得到基于DC-ResNet的网络模型，采用印刷机轴承数据集对网络模型进行训练，得到诊断网络模型；基于诊断网络模型以及待测印刷机轴承的二维时频图得到诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 一种基于改进DC-ResNet印刷机轴承诊断的方法及系统
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