马钢股份申请深度学习专利，大大增强了齿轮箱故障诊断的时效性

　　2023年12月30日消息，据国家知识产权局公告，马鞍山钢铁股份有限公司申请一项名为“一种基于深度学习的轧机主传动齿轮箱故障诊断方法“，公开号CN117309399A，申请日期为2023年10月。

　　专利摘要显示，本发明公开了一种基于深度学习的轧机主传动齿轮箱故障诊断方法，包括：采集轧机主传动减速箱运行时的振动和声音信号、构建双通道小波?变分模态分解融合网络模型、将所采集的轧机主传动齿轮箱振动信号通过连续小波变换转换成小波时频图作为二维卷积神经网络的输入、将采集的一维轧机声音信号作为变分模态分解网络的输入、经过多次迭代寻优建立故障多分类模型、获取模型故障识别的准确率用于衡量诊断模型的性能。本发明结合信号处理和深度学习神经网络技术，节省了人工成本，填补了轧机设备故障诊断领域的空白，大大增强了齿轮箱故障诊断的时效性，检测灵敏度高，检测结果更为准确，设备布置方便，设备故障诊断结果直观。