基于最大重加权峭度盲解卷积的机械故障诊断方法
实质审查的生效
摘要

本发明涉及基于最大重加权峭度盲解卷积的机械故障诊断方法,属于风电机组故障诊断技术领域,提出一种新的盲解卷积方法,即最大重加权峭度盲解卷积。重加权峭度对故障信号中单个或少量强冲击干扰具有很好的鲁棒性,且无需待恢复故障冲击序列先验知识。基于此,最大重加权峭度盲解卷积方法能有效解决经典基于峭度最大化方法倾向于恢复单个主导冲击而非齿轮故障冲击序列的问题,同时相较于常见非全“盲”(依赖故障特征频率先验)方法在工业装备齿轮故障诊断方面具有更强的适用性。并且在风电涡轮机故障诊断中的应用案例证实所提方法对于齿轮故障诊断的有效性。

基本信息
专利标题 :
基于最大重加权峭度盲解卷积的机械故障诊断方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114528525A
申请号 :
CN202210028718.6
公开(公告)日 :
2022-05-24
申请日 :
2022-01-11
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
张新王家序吴磊孟凡善张忠强何劲峰赵艺珂杨涛孙舰凯夏恒
申请人 :
西南交通大学
申请人地址 :
四川省成都市二环路北一段
代理机构 :
成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
李双
优先权 :
CN202210028718.6
主分类号 :
G06F17/15
IPC分类号 :
G06F17/15  G06F17/18  G06F17/11  G01M13/028  G01M13/021  
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
G06F17/00
特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法
G06F17/10
复杂数学运算的
G06F17/15
相关函数计算的
法律状态
2022-06-10 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 17/15
申请日 : 20220111
2022-05-24 :
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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