一种基于三元组模型的小样本轴承故障诊断方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于三元组模型的小样本轴承故障诊断方法，其方法包括以下步骤：对获取原始轴承一维时序信号进行预处理，得到二维时频图像；随机选取样本对输入三元组模型训练和迭代更新模型参数；提取训练样本的特征向量并计算各类轴承故障的特征向量均值；判别测试集样本的故障类别从而计算模型的性能。本发明利用三元组模型学习轴承故障类内和类间的特征，使用模型在训练样本较少的情况下，同样可以得到较高的轴承故障识别率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于三元组模型的小样本轴承故障诊断方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114593917A
申请号 ：
CN202210220876.1
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
谢由生朱国庆
申请人 ：
安徽理工大学
申请人地址 ：
安徽省淮南市山南新区泰丰大街168号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210220876.1
主分类号 ：
G01M13/045
IPC分类号 ：
G01M13/045
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
2022-06-07 ：
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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