一种基于卷积自编码器的轴承健康状态监测方法
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摘要
本发明提出一种基于卷积自编码器的轴承健康状态监测方法,属于轴承故障预测与健康管理领域。该方法首先获取一个全新轴承的全生命周期数字振动信号及健康状态标注值;分别提取该数字振动信号的本征模态分量统计量特征和利用卷积自编码器学习的深度特征,将两种特征进行拼接并筛选,将筛选出的特征输入全连接回归网络当中进行回归训练,最终得到该轴承全生命周期的健康状态曲线图;之后,获取同型号待监测轴承目前的健康状态曲线图;对比两张曲线图,得到该待监测轴承的健康状态监测结果。本发明通过卷积自编码器提升轴承振动信号特征的完整性,运用特征排序和特征选择的方法去除冗余特征,能够得到较为准确的轴承健康状态。
基本信息
专利标题 :
一种基于卷积自编码器的轴承健康状态监测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113158814A
申请号 :
CN202110328161.3
公开(公告)日 :
2021-07-23
申请日 :
2021-03-26
授权号 :
CN113158814B
授权日 :
2022-06-03
发明人 :
张林鍹李金义郑敬浩刘重党
申请人 :
清华大学
申请人地址 :
北京市海淀区清华园1号
代理机构 :
北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
廖元秋
优先权 :
CN202110328161.3
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00 G06N3/04 G06N3/08 G06F17/18 G01M13/04 G01M13/045
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-03 :
授权
2021-08-10 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20210326
申请日 : 20210326
2021-07-23 :
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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