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申请/专利权人：青海师范大学
摘要：本发明公开了一种基于超图神经网络的轴承故障诊断方法及系统，涉及超图神经网络技术领域，包括以下步骤：利用传感器采集轴承在不同运行工况下的振动信号，并将振动信号转换为二维时频图；对二维时频图进行特征提取，构建特征训练集；根据特征训练集中数据间的已知关联，构建超图结构；将超图结构输入预设的超图神经网络进行模型训练，直至模型收敛，得到轴承故障诊断模型；利用轴承故障诊断模型对目标轴承进行故障诊断，得到诊断结果。本发明可以提高轴承故障诊断的效率及准确度，解决轴承故障数据不足的问题。
主权项：1.一种基于超图神经网络的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：利用传感器采集轴承在不同运行工况下的振动信号，并将振动信号转换为二维时频图；对二维时频图进行特征提取，构建特征训练集；根据特征训练集中数据间的已知关联，构建超图结构；将超图结构输入预设的超图神经网络进行模型训练，直至模型收敛，得到轴承故障诊断模型；利用轴承故障诊断模型对目标轴承进行故障诊断，得到诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青海师范大学 一种基于超图神经网络的轴承故障诊断方法及系统
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