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公开(公告)号:CN118820898A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410947586.6
申请日:2024-07-16
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及机械故障诊断领域,公开了一种基于深度学习的多源数据融合的方法、系统及存储介质,包括:将获取的多个传感器采集的设备运行状态信息进行预处理后,得到多源数据;对每个数据源进行特征提取,并确定每个数据源中提取的特征的重要程度,并进行多源融合;融合后的数据经卷积网络进行故障特征提取,由提取到的故障特征进行设备故障诊断分类。本发明能充分利用多传感器采集到的机械设备运行状态信息,降低计算和内存的需求,提高机械故障诊断的精度。