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摘要：本发明涉及一种基于GRU的风机单故障诊断方法，包括如下步骤：步骤一、样本采集；从采集的数据中选取6000组样本，采样长度设置为1024，其中数据集的80％的样本即4800组作为训练集，剩余20％即1200组作为测试集；步骤二、将采集到的样本进行人工特征提取，提取出12个时域特征，27个频域特征，16个时频域特征，即每个类别的特征维度为12+27+16×3＝165；步骤三、将步骤二组成的人工特征矩阵作为输入，在GRU人工智能算法模型中进行复杂系统单故障诊断；本发明对采集到的振动信号进行人工特征提取，配合门控循环单元，能够大大提高GRU模型的分类能力，进而实现更好的风机单故障诊断。
主权项：1.一种基于GRU的风机单故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、样本采集；从采集的数据中选取6000组样本，采样长度设置为1024，其中数据集的80％的样本即4800组作为训练集，剩余20％即1200组作为测试集；步骤二、将采集到的样本进行人工特征提取，提取出12个时域特征，27个频域特征，16个时频域特征，即每个类别的特征维度为12+27+16×3＝165；步骤三、将步骤二组成的人工特征矩阵作为输入，在GRU人工智能算法模型中进行复杂系统单故障诊断。
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百度查询： 重庆工商大学 一种基于GRU的风机单故障诊断方法
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