公開了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(dòng)信號,基于所述振動(dòng)信號構(gòu)建訓(xùn)練樣本信號及測試樣本信號;時(shí)頻圖像生成,同步提取所述訓(xùn)練樣本信號及測試樣本信號變換為二維時(shí)頻圖像,基于所述二維時(shí)頻圖像構(gòu)建訓(xùn)練集及測試集;建立深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型,基于訓(xùn)練集,智能體與環(huán)境進(jìn)行不斷地交互,訓(xùn)練智能體自主學(xué)習(xí)最優(yōu)的診斷策略,所述智能體包括至少兩個(gè)相同結(jié)構(gòu)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);故障識(shí)別,將所述測試集中的樣本逐個(gè)輸入訓(xùn)練完成的所述智能體,根據(jù)所述診斷策略識(shí)別行星齒輪箱故障類型,及分析診斷結(jié)果。
聲明:
“基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的行星齒輪箱故障診斷方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)