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基于深度强化学习模型的行星齿轮箱故障诊断方法

896   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 06:56:03
公开了基于深度强化学习模型的行星齿轮箱故障诊断方法，方法包括：信号采集，获得行星齿轮箱在不同的健康状况下的振动信号，基于所述振动信号构建训练样本信号及测试样本信号；时频图像生成，同步提取所述训练样本信号及测试样本信号变换为二维时频图像，基于所述二维时频图像构建训练集及测试集；建立深度强化学习模型，基于训练集，智能体与环境进行不断地交互，训练智能体自主学习最优的诊断策略，所述智能体包括至少两个相同结构的深度卷积神经网络；故障识别，将所述测试集中的样本逐个输入训练完成的所述智能体，根据所述诊断策略识别行星齿轮箱故障类型，及分析诊断结果。
声明：
“基于深度强化学习模型的行星齿轮箱故障诊断方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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