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一种深度学习滚动轴承故障诊断方法及系统.pdf
2023-05-08
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雨巷****轶丽
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本发明属于旋转机械技术领域,提供了一种深度学习滚动轴承故障诊断方法及系统。该方法包括,获取滚动轴承故障数据;对每段滚动轴承故障数据进行拓扑数据分析,以提取拓扑特征矩阵;对每段滚动轴承故障数据进行快速傅里叶变换并求其模值,以提取频域特征矩阵;采用卷积神经网络融合拓扑特征矩阵和频域特征矩阵,得到故障特征矩阵;基于故障特征矩阵,采用故障分类网络,得到故障分类结果。本发明可以提取到互补的故障特征并可以提高模型诊断精度,并且在强噪声背景下模型具有更强的鲁棒性。
2023-05-08
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2023-07-25
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本公开提供了一种滚动轴承故障诊断方法及系统，包括：采集待检测的滚动轴承振动信号；将滚动轴承振动信号输入故障诊断模型获得故障诊断结果；所述故障诊断模型是基于滚动轴承不同故障类型的时域振动信号构成训练集和测试集进行训练、测试得到的，故障诊断模型建立步骤包括对训练集中每种故障类型的时域振动信号进行自适应变分模态分解得到对应的模态分量，获取各个模态分量的故障特征，将故障特征作为分类器模型的输入；所述自适应变分模态分解的惩罚因子根据频谱互相关度确定；既有效避免了各模态分量之间的混叠，又能最大限度地保留振动信号的故障
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