一种基于卷积神经网络的移动设备震动监测报警系统

本发明公开了一种基于卷积神经网络的移动设备震动监测报警系统，包括以下步骤：收集移动设备异常震动数据，整理成数据集；构建卷积神经网络，通过MEMS的六轴惯性测量单元进行震动信号的采集，对数据进行短时傅里叶变换，提取特征信号，并根据短时傅里叶变换的时频特征对数据进行分类；处理后的数据输入已经训练好的卷积神经网络，由卷积神经网络对异常震动进行自适应提取，输出移动设备异常状态；步骤六、通过GPS定位模块进行移动设备的定位监测，将移动设备异常状态、异常数据、定位信息数据上传到监测报警平台上。本发明的优点在于：能够对移动设备的运行状态进行实时监测，并在出现异常震动时及时发出报警。