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公开(公告)号：CN118520347A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410622736.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种柱塞泵滑靴故障诊断方法，属于故障检测技术领域，本发明基于卷积神经网络、密集连接网络和注意力机制等深度学习基本理论，结合滑靴故障诊断的特点，采用SDP图像变换的方法进行信号处理工作，并对传统DenseNet121网络进行了多方面改进来搭建故障诊断模型，所搭建的深度学习网络相较于传统的故障诊断模型具有较高的准确率，能够很好的满足故障诊断任务要求。
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