摘要
基于自适应小波包与深度学习融合的振动信号处理方法,属污水厂设备故障诊断领域。该方法旨在攻克传统信号处理灵活性差、非平稳信号处理能力弱,以及深度学习数据需求大、高频微弱特征捕捉能力有限等难题。本发明采用高频加速度传感器,精准采集污水厂设备振动信号,运用自适应小波包分解技术,动态选择基函数、优化分解层数并自适应阈值降噪,提升信号处理质量。同时,结合一维卷积神经网络与双向LSTM模型,分别提取信号局部与全局特征,经门控加权融合形成预处理数据。本发明显著提高信噪比与微弱故障检出率,减少特征冗余与数据需求,提升计算效率与诊断准确性,适用于污水厂设备故障诊断,增强了工业适用性。
技术关键词
振动信号处理方法
深度学习融合
一维卷积神经网络
高频加速度传感器
设备振动信号
设备故障诊断
全局特征提取
局部特征提取
非平稳信号处理
Sigmoid函数
污水厂
深度学习数据
引入注意力机制
信噪比
动态
LSTM模型
噪声方差
复杂度
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寿命预测方法
设备振动信号
机器设备
神经网络模型
bagging算法
手势识别方法
一维卷积神经网络
机器学习模型
滑动窗口方法
前馈神经网络
微服务架构
设备健康状态
智能分配任务
卷积神经网络模型
时延
设备振动信号
数据压缩方法
编码调制信号
船舶设备
数据解码算法
工业互联网
样本
生成对抗网络
故障分类模型
编码器