摘要
本发明提供了一种基于数据和动力学模型的镗床诊断方法及装置。包括:建立镗床零部件的动力学模型;基于动力学模型进行镗床零部件在不同故障模式下的仿真,得到故障数据;根据故障数据,建立数据集;构建神经网络模型,所述神经网络模型为Res‑EAS‑Net模型,所述Res‑EAS‑Net模型在ResNet模型的基础上引入通道注意力机制得到;根据数据集训练神经网络模型,得到第一故障诊断模型;采用迁移学习对第一故障诊断模型进行训练,得到第二故障诊断模型;获取镗床零部件的当前状态数据;根据镗床零部件的当前状态数据和镗床零部件的第二故障诊断模型,确定镗床零部件的当前状态。
技术关键词
故障诊断模型
镗床
诊断方法
通道注意力机制
训练神经网络模型
数据
外圈
方程
全局平均池化
输出特征
神经网络模型构建
滚珠
描述符
诊断装置
滚动体
数字孪生
连续小波变换
材料泊松比
系统为您推荐了相关专利信息
多模态深度学习
MHCI类分子
卷积神经网络模块
交叉注意力机制
通道注意力机制
故障诊断模型
服务器
历史运行状态
样本
神经网络模型
障碍物分割方法
水面
金字塔池化模块
无人艇
全局平均池化
变化检测方法
上采样
模块
神经网络对图像
变化检测模型