摘要
本发明公开了一种智能化的机械故障快速诊断方法,方法包括多源数据采集、数据优化处理、机械异常快速检测、机械故障快速识别、模型性能优化和机械故障智能化诊断。本发明涉及机械故障数据处理技术领域,具体是指一种智能化的机械故障快速诊断方法,本方案创新性地提出异常触发关键序列提取的机械故障快速诊断技术,提高对机械故障特征的敏感性与判别精度;引入随机卷积扰动机制,并设计多设备适应性增强损失函数,实现了在复杂工况及多设备条件下对机械故障的快速、精准和智能化诊断;采用扰动引导扩展策略、跳跃驱动微调机制和多通道精调候选策略改进优化算法,获取模型性能最优参数组合,增强机械故障识别模型的稳定性与识别精度。
技术关键词
机械运行状态
关键故障特征
机械故障诊断
故障特征提取
多设备
时序
异常状态
微调机制
机械设备故障
参数
判别模块
深层卷积神经网络
片段序列数据
快速诊断技术
执行卷积运算
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