本發(fā)明公開了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的螺栓擰緊失效原因分析方法，包括創(chuàng)建擰緊場景、獲取特征指標、創(chuàng)建初始標簽數(shù)據(jù)、建立全連接神經(jīng)網(wǎng)絡模型、預測失效原因，在擰緊的場景中，以10％的不合格曲線以及特征指標作為樣本數(shù)據(jù)，對樣本數(shù)據(jù)進行高斯混合模型聚類，得到4～5個聚簇，對每個聚簇的所有擰緊曲線中的角度數(shù)據(jù)X和所有扭矩數(shù)據(jù)Y進行多項式回歸，得到回歸曲線。本發(fā)明涉及機器學習技術領域，該基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的螺栓擰緊失效原因分析方法，通過利用計算機軟件算法，能夠代替專業(yè)人員自動判別每一次擰緊失效的異常原因后定向反饋，進而達到節(jié)約人工并為其他報警、監(jiān)控類軟件系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支持的目的。
聲明：
“基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的螺栓擰緊失效原因分析方法” 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(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。
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編輯：管理員
來源：中冶有色技術網(wǎng)
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2025年03月28日 ~ 30日 
