齿轮箱的故障识别方法、装置、设备及存储介质
授权
摘要
本发明公开了一种齿轮箱的故障识别方法，包括采集齿轮箱的振动数据，并由此获得滤波波形数据、速度有效值、冲击量平均值以及频谱特征值；利用预先通过加入SE注意力模块的Siamese‑CNN网络学习训练获得滤波形态识别模型对滤波波形数据获得波形形态类型；还获得速度有效值以及冲击量平均值的振幅超阈值程度、频谱特征值对应的频谱异常类型，根据波形形态类型、振幅超阈值程度以及频谱异常类型形成的组合形态，确定齿轮箱对应的故障类型。本申请保证了齿轮箱故障类型判断的准确性和及时性，提升齿轮箱的安全性并延长使用寿命。本申请还提供了一种齿轮箱的故障识别装置、设备以及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。
基本信息
专利标题 ：
齿轮箱的故障识别方法、装置、设备及存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114117682A
申请号 ：
CN202111470690.3
公开（公告）日 ：
2022-03-01
申请日 ：
2021-12-03
授权号 ：
CN114117682B
授权日 ：
2022-06-03
发明人 ：
马天雨李志鹏郑之伟刘金平
申请人 ：
湖南师范大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市岳麓区麓山路36号
代理机构 ：
北京集佳知识产权代理有限公司
代理人 ：
李笑笑
优先权 ：
CN202111470690.3
主分类号 ：
G06F30/17
IPC分类号 ：
G06F30/17 G06F30/27 G06V20/10 G06V10/40 G06V10/762 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06F111/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/17
机械参量或变量的设计
法律状态
2022-06-03 ：
授权
2022-03-18 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01M 13/021
申请日 : 20211203
申请日 : 20211203
2022-03-01 ：
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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