一种基于卷积神经网络和改进级联森林的故障诊断方法

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一种基于卷积神经网络和改进级联森林的故障诊断方法
申请号:CN202510625978
申请日期:2025-05-15
公开号:CN120541684A
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明属于故障诊断技术领域,具体涉及一种基于卷积神经网络和改进级联森林的故障诊断方法,包括获取一维振动数据并进行预处理得到预处理数据集,将预处理数据集按比例划分为训练集、测试集和验证集;构建双分支卷积神经网络,并采用训练集训练双分支卷积神经网络;构建改进级联森林,将改机级联森林与训练完成的双分支卷积神经网络组成得到故障诊断模型;将待诊断数据输入故障诊断模型,得到诊断结果;本发明可以在故障诊断数据集上取得更好的效果。
技术关键词
故障诊断方法 故障诊断模型 分支卷积神经网络 级联 训练集 数据 Adam算法 故障诊断技术 梯度提升树 随机森林 样本 数值
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