基于深度信念网络和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201711138864.X

申请日：

2017-11-17

公开(公告)号：

CN107917805A

公开(公告)日：

2018-04-17

发明(设计)人：

熊景鸣潘琳朱昇张志昌黄陈林

申请人：

申请人地址：

554300 贵州省铜仁市川硐教育园区

IPC主分类号：

G01M1304

IPC分类号：

代理机构：

代理人：

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2018-04-17	公开	公开
2019-03-29	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G01M 13/04 申请日:20171117
2020-12-04	发明专利申请公布后的视为撤回	发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G01M 13/04 申请公布日:20180417

共 50 条

[1]

基于深度学习和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 [P].

刘嘉敏 ;

刘军委 ;

刘亦哲 ;

罗甫林 ;

彭玲 ;

黄鸿 .

中国专利 :CN104616033A ,2015-05-13

[2]

基于盲信号分离和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 [P].

张伟涛 ;

纪晓凡 ;

孙瑾铃 ;

楼顺天 .

中国专利 :CN112257530A ,2021-01-22

[3]

基于特征加权孪生支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 [P].

花小朋 ;

邱林江 ;

徐森 .

中国专利 :CN117030264B ,2024-04-16

[4]

基于MCKD算法与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 [P].

易辉 ;

刘波 ;

庄城城 .

中国专利 :CN107657088A ,2018-02-02

[5]

一种基于近似支持向量的滚动轴承故障诊断方法 [P].

熊庆宇 ;

吉皇 ;

吴映波 ;

王凯歌 ;

吴丹 ;

邹青宏 ;

何委燚 .

中国专利 :CN110333077A ,2019-10-15

[6]

基于全卷积自编码器和优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 [P].

任海军 ;

李琦 ;

沈力 ;

韦冲 ;

罗亮 ;

谭志强 ;

丁显飞 .

中国专利 :CN114354194A ,2022-04-15

[7]

基于稀疏编码器和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 [P].

时培明 ;

梁凯 ;

赵娜 ;

韩东颖 .

中国专利 :CN106124212B ,2016-11-16

[8]

一种基于拉普拉斯分值和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 [P].

薛殿威 ;

付胜 ;

周忠臣 ;

王晓铭 ;

于梦瑶 .

中国专利 :CN106769049A ,2017-05-31

[9]

基于多输入融合深度置信网络的滚动轴承故障诊断方法 [P].

任海军 ;

谭志强 ;

谢攀 ;

闫通 ;

董治强 ;

李直珉 .

中国专利 :CN117493839A ,2024-02-02

[10]

一种基于模糊支持向量机的轴承故障诊断方法 [P].

谷力超 ;

杨建武 ;

刘志峰 ;

高亚举 .

中国专利 :CN104502103A ,2015-04-08

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