一种迁移学习的变负载下滚动轴承在线故障诊断方法
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摘要
一种迁移学习的变负载下滚动轴承在线故障诊断方法，属于故障诊断技术领域，用以解决现有离线训练方式的深度迁移方法不能有效保证变负载下滚动轴承在线故障诊断中的建模效率和准确率问题。本发明的技术要点包括：首先将原始时域振动信号作STFT处理，构建二维频谱数据集；然后使用源域数据训练源域CNN‑ISVM模型，得到源域分类模型，保存模型参数并将其迁移至目标域CNN‑ISVM训练过程中；最后通过在线数据对目标域CNN‑ISVM模型中的ISVM分类器进行更新修正，实现变负载下滚动轴承多状态在线识别。本发明方法极大地减少了模型训练时间和计算量，具有较高的建模效率，同时具有较高的准确率和良好的泛化性；对滚动轴承在实际工作中故障的在线监测与快速诊断有着重要的指导意义。
基本信息
专利标题 ：
一种迁移学习的变负载下滚动轴承在线故障诊断方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112964469A
申请号 ：
CN202110222369.7
公开（公告）日 ：
2021-06-15
申请日 ：
2021-02-28
授权号 ：
CN112964469B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
康守强刘旺辉王玉静王庆岩梁欣涛谢金宝
申请人 ：
哈尔滨理工大学
申请人地址 ：
黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号
代理机构 ：
黑龙江立超同创知识产权代理有限责任公司
代理人 ：
杨立超
优先权 ：
CN202110222369.7
主分类号 ：
G01M13/045
IPC分类号 ：
G01M13/045 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01M
机器或结构部件的静或动平衡的测试；其他类目中不包括的结构部件或设备的测试
G01M13/045
••声学或振动分析
法律状态
2022-05-27 ：
授权
2021-07-02 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01M 13/045
申请日 : 20210228
申请日 : 20210228
2021-06-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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