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
系统为您推荐了相关专利信息
连续手语识别方法
视频
跨模态
Softmax函数
一维卷积神经网络
定性定量检测方法
一维卷积神经网络
数据
通道注意力机制
长短期记忆网络
判别系统
一维卷积神经网络
深度学习方法
鲜烟叶成熟度
样本
退化预测方法
锂离子电池
双向长短期记忆
一维卷积神经网络
智能分析决策
卷积神经网络模型
识别方法
模糊隶属度函数
概率主成分分析
矩阵