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发明公开
基于最小平均复合熵的旋转机械故障智能诊断方法审中-公开

公开(公告)号：CN119669971A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411735363.X

申请日：2024-11-29

Applicant: 浙江大学中原研究院

Inventor： 张震 , 杨世锡 , 何俊 , 宋春丽 , 袁振 , 赵红星

IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/006

Abstract: 本发明提供了基于最小平均复合熵的旋转机械故障智能诊断方法，属于旋转机械故障诊断技术领域。其内容包括：输入旋转机械振动信号；以最小平均复合熵作为适应度函数，利用改进的蜣螂优化算法，优化变分模态分解(VMD)两个关键参数模态数量k和惩罚因子α。利用复合熵散度作为特征参数提取变分模态分解的有效模态，并重构成新振动信号。将新振动信号通过短时傅里叶变换转化为二维时频图像，并输入融入通道注意力机制的CNN模型，实现旋转机械的故障诊断。

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