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申请/专利权人:哈尔滨工程大学
摘要:本发明公开了一种基于边缘计算架构的轴承故障诊断系统,涉及机械故障智能诊断领域,包括以下步骤:S1:利用振动传感器采集轴承振动加速度信号;S2:对步骤S1中采集到的加速度信号进行小波阈值去噪预处理,并构建故障轴承数据集;S3:将故障轴承数据集划分为训练集和测试集,分别输入深度卷积神经网络DCNN进行训练和测试,保存对应的模型参数;S4:将训练好的DCNN模型移植到树莓派4B嵌入式平台端;S5:搭建边缘计算架构,整合数据采集模块和故障诊断模块,输出轴承故障类型。本发明通过边缘计算架构,将采集数据和处理数据的过程集成到嵌入式平台端,有效解决了工业现场对轴承故障数据处理不及时和实时性低的问题。
主权项:1.一种基于边缘计算架构的轴承故障诊断系统,其特征在于:包括以下步骤:S1:利用振动传感器采集轴承振动加速度信号;S2:对步骤S1中采集到的加速度信号进行小波阈值去噪预处理,并构建故障轴承数据集;S3:将故障轴承数据集划分为训练集和测试集,分别输入深度卷积神经网络DCNN进行训练和测试,保存对应的模型参数;S4:将训练好的DCNN模型移植到树莓派4B嵌入式平台端;S5:搭建边缘计算架构,整合数据采集模块和故障诊断模块,输出轴承故障类型。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 哈尔滨工程大学 一种基于边缘计算架构的轴承故障诊断系统
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