文献类型：专利

中文题名：一种对船舶舵机进行故障诊断的方法、装置、介质及设备

作者：廖志强[1];梁观龙[1];宋雪玮[1];贾宝柱[1];尹建川[1];黄振德[1];侯杰[1];

机构：[1]广东海洋大学;

专利类型：发明专利

申请号：CN202410675763.X

申请日：20240529

申请人地址：524000 广东省湛江市麻章区海大路1号

公开日：20240830

代理人：张庆艺

代理机构：北京众达德权知识产权代理有限公司

语种：中文

中文关键词：残差;神经网络;图像集;准确率;卷积神经网络;船舶舵机;故障诊断;舵机;神经网络模型;图像数据集;注意力机制;电流信号;电路连接;故障特征;关键特征;卷积运算;目标信号;目标转换;特征表达;信号融合;因子确定;振动特征;振动信号;残差块;第一层;坐标轴;二维;构建;图像;引入

中文摘要：本发明提供一种对船舶舵机进行故障诊断的方法、装置、介质及设备，方法包括：确定目标信号的SDP图像数据集，构建深度残差神经网络；深度残差神经网络的第一层为卷积神经网络，卷积神经网络用于对SDP图像集进行卷积运算，增强关键特征提取的能力；深度残差神经网络的残差块中引入注意力机制层；振动信号反映舵机的振动特征，电流信号反映舵机的电路连接情况，将船舶舵机的多种信号融合在二维极坐标轴得到SDP图像可增大故障特征的表达；并且在利用目标转换因子确定SDP像集后，可提升SDP图像集特征表达的准确率，进而在利用SDP图像集对深度残差神经网络模型进行训练后，提高模型的识别准确率，从而提高故障诊断的准确率。