轴承故障诊断模型的训练方法、诊断方法及诊断装置
公开
摘要
本发明提出一种轴承故障诊断模型的训练方法、诊断方法及诊断装置，所述训练方法包括：采集轴承的不同类型故障的故障振动信号，以获取样本集；对所述样本集中的故障振动信号进行经验傅里叶分解以获取多个模态信号分量；分别通过峭度和相关系数对多个所述模态信号分量进行筛选，并对筛选结果进行重构以获取重构信号序列；利用改进层次斜率熵算法对所述重构信号序列进行处理，以获取故障特征信息并组成训练特征集；利用所述训练特征集对所述轴承故障诊断模型进行训练，以获取训练好的轴承故障诊断模型。本发明能够有效识别不同类型和损伤程度的轴承故障，平均识别率达99.74％。
基本信息
专利标题 ：
轴承故障诊断模型的训练方法、诊断方法及诊断装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114608826A
申请号 ：
CN202210259973.1
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈剑季磊
申请人 ：
合肥工业大学
申请人地址 ：
安徽省合肥市包河区屯溪路193号
代理机构 ：
上海光华专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
王积毅
优先权 ：
CN202210259973.1
主分类号 ：
G01M13/045
IPC分类号 ：
G01M13/045 G06K9/00 G06K9/62 G06F17/14 G06N3/04 G06N20/00
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
2022-06-10 ：
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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