摘要
本发明涉及故障诊断技术领域,公开了一种键盘轴体故障诊断方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括:采集键盘轴体按压过程的压力信号,得到一维电信号序列,并采集键盘轴体按压过程的振动响应,得到一维振动信号序列;对一维电信号序列进行平方包络谱计算和重新分配频谱关联分析,得到频谱关联图,并对一维振动信号序列进行时频分析和小波包分解,得到时频能量分布矩阵;进行网格划分和转移概率计算,得到第一马尔可夫转移场图像和第二马尔可夫转移场图像;将第一马尔可夫转移场图像和第二马尔可夫转移场图像输入条纹池化的图卷积神经网络模型进行故障分析,得到键盘轴体的故障预测结果。本发明提高了键盘轴体的故障诊断准确率。
技术关键词
场图像
故障诊断方法
卷积神经网络模型
键盘
轴体
马尔可夫随机场模型
序列
电信号
故障诊断设备
双线性插值
条纹
滤除高频噪声
转移概率矩阵
注意力
包络
Softmax函数
网格
短时傅里叶变换
系统为您推荐了相关专利信息
状态检测方法
矩阵
香原料
深度神经网络模型
红茶
轴承故障诊断方法
故障诊断模型
吊装机构
数据
输出特征
自动生成方法
卷积神经网络模型
装备
二阶特征
节点
故障诊断方法
储能系统
监督机器学习算法
电压
数据