摘要
一种机械设备部件故障监测诊断的轻量化方法、系统及仪器,属于故障诊断领域,该系统包括:信号采集模块;模型训练模块,构建轻量化卷积神经网络,包括特征提取模块、特征增强模块和分类模块,在有效提取特征的同时显著提升运行速度和内存效率,并将数据样本输入网络进行训练;智能诊断模块,用于根据振动信号判断该部件的健康状态,区分正常与多种故障类型;数据和模型存储模块;人机交互模块,集成树莓派、模数转换器和触摸屏等开发便携式仪器,用于下达指令控制所述信号采集模块、模型训练模块和智能诊断模块执行相应功能,并接收反馈。本发明能够精确且实时对机械设备部件完成故障诊断,参数量与计算量小,能高效运行。
技术关键词
机械设备部件
特征提取模块
信号采集模块
故障监测诊断
模型训练模块
残差结构
诊断模块
轻量化卷积神经网络
输出特征
轻量化方法
存储模块
压电型加速度传感器
集成图形用户界面
机械设备振动信号
模数转换器
人机交互模块
机械设备轴承
采集机械设备
系统为您推荐了相关专利信息
模型构建方法
坐标系
心血管疾病风险
多模态特征
关键特征点
数字资产管理方法
贝叶斯后验概率
风险
特征提取模块
数据采集模块
集成物联网
集成方法
设备运行数据
模型生成设备
因子
损伤特征
环境感知数据
订单
可见光图像
特征提取模块