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。
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。
我是此專利(論文)的發明人(作者)