公開了基于深度強化學習模型的行星齒輪箱故障診斷方法,方法包括:信號采集,獲得行星齒輪箱在不同的健康狀況下的振動信號,基于所述振動信號構建訓練樣本信號及測試樣本信號;時頻圖像生成,同步提取所述訓練樣本信號及測試樣本信號變換為二維時頻圖像,基于所述二維時頻圖像構建訓練集及測試集;建立深度強化學習模型,基于訓練集,智能體與環境進行不斷地交互,訓練智能體自主學習最優的診斷策略,所述智能體包括至少兩個相同結構的深度卷積神經網絡;故障識別,將所述測試集中的樣本逐個輸入訓練完成的所述智能體,根據所述診斷策略識別行星齒輪箱故障類型,及分析診斷結果。
聲明:
“基于深度強化學習模型的行星齒輪箱故障診斷方法” 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。
我是此專利(論文)的發明人(作者)