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申请/专利权人：七腾机器人有限公司
摘要：本发明提供了轴承故障诊断模型训练方法、故障诊断方法、装置及设备，训练方法包括：获取轴承样本集；构建轴承故障诊断模型；对构建的轴承故障诊断模型进行迭代训练：A,去除原轴承样本的第j维特征获得新轴承样本；B，基于原轴承样本集和新轴承样本集计算第j维特征的条件熵发散指数；C，若第j维特征的条件熵发散指数大于或等于0，利用新轴承样本集更新高斯模型的模型参数，并进入D，否则进入下一次迭代；D，若达到训练停止条件，输出轴承故障诊断模型和目标特征空间，否则进入下一次迭代。本发明还提供了一种轴承故障诊断模型训练装置、轴承故障诊断方法、轴承故障诊断装置及电子设备。本发明能够减少计算量，提高故障类型诊断准确性。
主权项：1.轴承故障诊断模型训练方法，其特征在于，包括：获取轴承样本集和轴承样本集的初始特征空间；构建轴承故障诊断模型，所述轴承故障诊断模型包括K个高斯模型，K个高斯模型与K个轴承故障类型一一对应，K为大于或等于2的正整数；对构建的轴承故障诊断模型进行迭代训练：步骤A,去除本次迭代原轴承样本的第j维特征获得新轴承样本,1≤j≤D；D表示轴承样本集的初始特征空间的特征维数；步骤B，基于本次迭代原轴承样本集和新轴承样本集计算第j维特征的条件熵发散指数；步骤C，若第j维特征的条件熵发散指数大于或等于0，利用新轴承样本集更新高斯模型的模型参数，并进入步骤D，否则令j＝j+1，将本次迭代原轴承样本集作为下一次迭代的原轴承样本集，进入下一次迭代；步骤D，若达到训练停止条件，则结束训练，以新轴承样本集的特征空间作为目标特征空间，输出轴承故障诊断模型和目标特征空间，否则令j＝j+1，将新轴承样本集作为下一次迭代的原轴承样本集，进入下一次迭代。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 七腾机器人有限公司 轴承故障诊断模型训练方法、故障诊断方法、装置及设备
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