基于ECA-ResNet和深度强化学习的不平衡故障定量诊断方法.pdfVIP

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2024-01-27 发布于四川
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基于ECA-ResNet和深度强化学习的不平衡故障定量诊断方法.pdf

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本发明公开了基于ECA‑ResNet和深度强化学习的不平衡故障定量诊断方法，将原始振动信号进行同步压缩小波变换获得时频表示，用来构建智能体的模拟环境；高效通道注意力模块嵌入ResNet构建深度Q网络实现故障关键特征的深层提取，同时以准确率为偏置，以不平衡率为基准，为所提模型构建了独特的奖励函数。优化状态转移函数以改善数据不平衡分布情况；通过实施经验重放和迭代更新，动态地改进和更新网络结构和超参数，提高模型的稳健性。通过DWT轴承数据集对所提方法ECADRL进行验证，在极端类不平衡情况下，实现了准

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN117454082A

(43)申请公布日2024.01.26

(21)申请号202311350765.3G06F18/21(2023.01)