一种基于宽残差网络学习模型的机械轴承故障诊断技术

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201810135943.3

申请日：

2018-02-09

公开(公告)号：

CN108334948A

公开(公告)日：

2018-07-27

发明(设计)人：

潘昊谷年龙汪洪涛徐劲力黄丰云张晓帆

申请人：

申请人地址：

430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路205号

IPC主分类号：

G06N308

IPC分类号：

G06N304 G06K900 G01M1304

代理机构：

北京金智普华知识产权代理有限公司 11401

代理人：

杨采良

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
2018-07-27	公开	公开
2020-08-11	授权	授权
2018-08-21	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/08 申请日:20180209

共 50 条

[1]

一种基于改进残差网络的化工过程故障诊断方法 [P].

陈晓兵 ;

卢佳祺 ;

包涵 ;

康丽 ;

张冰莹 ;

张润 .

中国专利 :CN115457307A ,2022-12-09

[2]

一种基于改进残差网络的化工过程故障诊断方法 [P].

陈晓兵 ;

卢佳祺 ;

包涵 ;

康丽 ;

张冰莹 ;

张润 .

中国专利 :CN115457307B ,2025-07-01

[3]

基于变分模态分解和残差网络的航空轴承故障诊断方法 [P].

万安平 ;

杨洁 ;

王博 ;

缪徐 ;

刘璨贤 .

中国专利 :CN114282579A ,2022-04-05

[4]

基于并行多融合深度学习网络模型的轴承故障诊断方法 [P].

朱静 ;

李欧 ;

陈明辉 ;

苗林丰 ;

卞书诺 .

中国专利 :CN119128690A ,2024-12-13

[5]

一种基于分组卷积的残差网络的滚动轴承故障诊断方法 [P].

高永新 ;

聂振伟 ;

肖宇 .

中国专利 :CN115455830A ,2022-12-09

[6]

基于多模态融合和多尺度残差网络的轴承故障诊断方法 [P].

贺德强 ;

孙海猛 ;

靳震震 ;

吴金鑫 ;

韦泽贤 ;

沈俊杰 ;

陈彦君 ;

付洋 ;

李宏伟 .

中国专利 :CN119669842A ,2025-03-21

[7]

基于多模态融合和多尺度残差网络的轴承故障诊断方法 [P].

贺德强 ;

孙海猛 ;

靳震震 ;

吴金鑫 ;

韦泽贤 ;

沈俊杰 ;

陈彦君 ;

付洋 ;

李宏伟 .

中国专利 :CN119669842B ,2025-12-09

[8]

一种基于fast kurtogram和深度残差学习的变工况轴承故障诊断方法 [P].

王志鹏 ;

耿毅轩 ;

马慧茹 ;

贾利民 ;

周莹 ;

童磊 ;

秦勇 .

中国专利 :CN111122161A ,2020-05-08

[9]

基于卷积神经网络和高斯混合模型的轴承故障诊断方法 [P].

吴军 ;

黎国强 ;

邓超 ;

徐雪兵 ;

邵新宇 .

中国专利 :CN110647830A ,2020-01-03

[10]

一种基于噪声增强卷积神经网络的旋转机械故障诊断方法 [P].

李继猛 ;

张诗 ;

张金凤 ;

童凯 ;

孟宗 .

中国专利 :CN119374883A ,2025-01-28

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