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申请/专利权人：华东交通大学
摘要：本发明公开了一种多结构SAW的轴承参数解耦方法及系统，方法包括：获取至少两个轴承参数混合的时间信号，并对所述时间信号进行预处理，得到目标时间信号；对所述目标时间信号进行编码，得到二维信号图，并采用马尔可夫变迁场对所述二维信号图进行重构，得到重构混合信号；根据预设的改进双通道Inception‑注意力残差网络模型对所述重构混合信号进行解耦，得到分类结果。能够解决现有技术测试体积大、无法实现多参数的实时准确测试的问题。
主权项：1.一种多结构SAW的轴承参数解耦方法，其特征在于，包括：获取至少两个轴承参数混合的时间信号，并对所述时间信号进行预处理，得到目标时间信号；对所述目标时间信号进行编码，得到二维信号图，并采用马尔可夫变迁场对所述二维信号图进行重构，得到重构混合信号；根据预设的改进双通道Inception-注意力残差网络模型对所述重构混合信号进行解耦，得到分类结果，其中，解耦过程具体为：将重构后的重构混合信号分别从残差通道和Inception通道输入其中，所述残差通道分两个路径，主路径采用卷积层对重构混合信号进行初步特征提取，再根据批量归一化模块将每层的梯度规范到一个固定值，并根据激活函数ReLU去除卷积结果中的负值且正值保留不变，次路径是输入信号的恒等映射，主路径和次路径相加即得到残差通道的输出，利用解耦EHML框架进行解耦；所述Inception通道中采用卷积层对重构混合信号初步提取特征，经过最大池化操作，再根据Inception模块提取信号特征，最后利用解耦EHML框架进行解耦；获取残差通道的第一输出信号和Inception通道的第二输出信号，利用卷积注意力模块将所述第一输出信号和所述第二输出信号进行整合；采用全局平均池化的方法，对整合后的信号数据进行降维，并根据池化层的输出信号和全连接层，获取全连接层的输出信号；根据全连接层的输出信号，利用预先构建的多尺度特征自适应集成域网络进行分类，得到分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东交通大学 一种多结构SAW的轴承参数解耦方法及系统
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