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一种基于卷积神经网络的DC/DC变换器故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的DC/DC变换器故障诊断方法,该方法包括以下步骤:1)错误数据收集;2)数据预处理;3)卷积神经网络深度训练;4)测试诊断精度投入使用。本发明运用卷积神经网络对数据进行训练,结合了深度学习训练技巧,采用数据加强和自适应学习速率来解决过拟合问题,从而提取故障特征;不需要建立精确的数学模型,并且基于信号处理知识、特定设备和故障类型的工程经验,就能从原始数据中提取出具有代表性的特征,与传统的人工特征提取和深层神经网络方法相比,该方法具有较高的诊断性能,能够达到良好的诊断精度。

著录项

  • 公开/公告号CN109444604A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-03-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉理工大学;

    申请/专利号CN201811527443.0

  • 申请日2018-12-13

  • 分类号G01R31/00(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构42102 湖北武汉永嘉专利代理有限公司;

  • 代理人张惠玲

  • 地址 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号

  • 入库时间 2024-02-19 06:59:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-04-02

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01R31/00 申请日:20181213

    实质审查的生效

  • 2019-03-08

    公开

    公开

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