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公开(公告)号：CN115112372A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210716327.3
申请日：2022-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明实施例公开了一种轴承故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：将轴承的振动信号输入到预先训练好的神经网络模型的特征提取子模型，得到特征向量；神经网络模型包括目标损失函数；神经网络模型通过对多个训练样本进行训练获得，训练样本归属于对应的样本类别，目标损失函数根据每个训练样本的样本类别的权值，对交叉熵损失函数进行更新而得到；将特征向量输入到神经网络的分类子模型中，得到轴承的振动信号属于不同样本类别的多个概率输出值，基于最高的概率输出值得到轴承的振动信号对应的故障情况，每个概率输出值表示振动信号属于样本类别的概率，样本类别表示轴承振动信号的故障情况，样本类别包括故障类型以及非故障类型。
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