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    基于深度強化學習的滾動軸承故障類型識別方法

    882   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 07:01:14
    本發明公開了一種基于深度強化學習的滾動軸承故障類型識別方法，其步驟包括：1、采集滾動軸承一維時間序列故障數據；2、連續小波變換算法對故障數據進行預處理；3、人工標注并進行歸一化位置編碼；4、建立基于改進的Transformer?LSTM雙分支異構網絡和強化學習網絡；5、對網絡進行訓練得到強化學習最優訓練模型；6、輸入測試集到最優訓練模型得到最優故障診斷分類識別效果。本發明通過強化學習的方法，提高了滾動軸承故障分類識別的準確性，同時使得模型具有更好的抗噪性能。
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    聲明：
    “基于深度強化學習的滾動軸承故障類型識別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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    化學分析
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