摘要
本发明提供了一种基于数据和有限元模型的镗床诊断方法及装置。包括:建立镗床零部件的有限元模型;基于有限元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
全局平均池化
输出特征
神经网络模型构建
描述符
诊断装置
连续小波变换
特征提取网络
可读存储介质
残差模块
诊断模块
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复合故障诊断方法
全局特征提取
局部特征提取
传动链
故障诊断模型
电力系统故障
智能诊断方法
级联故障
多层LSTM模型
转移概率矩阵
故障诊断方法
旋转设备
卷积神经网络分类
矩阵
卷积模块
故障诊断系统
远程故障诊断方法
纺织机
多模态
物联网技术