一種基于多元特征融合的風(fēng)機(jī)軸承故障診斷方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202010917955.9 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN112229633A | 公開(kāi)（公告）日 | 2021-01-15 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN112229633A | 申請(qǐng)公布日 | 2021-01-15 |
| 分類(lèi)號(hào) | G01M13/045(2019.01)I | 分類(lèi) | 測(cè)量；測(cè)試; |
| 發(fā)明人 | 李智;雷增卷;彭亞;李孟超;于萍;胡波;肖啟偉 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 | 中國(guó)長(zhǎng)江三峽集團(tuán)有限公司福建分公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | - | 代理人 | - |
| 地址 | 350003福建省福州市鼓樓區(qū)琴亭路29號(hào)方圓大廈15層 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 針對(duì)單一方法難以準(zhǔn)確判斷軸承故障的問(wèn)題，本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多元特征融合的風(fēng)機(jī)軸承故障診斷方法。該方法包括以下步驟：1)收集正常和故障態(tài)的軸承數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；2)計(jì)算軸承信號(hào)的時(shí)域指標(biāo)，計(jì)算與不同故障的馬氏距離，作為特征一；3)將軸承信號(hào)作為音頻處理，利用希爾伯特—黃變換提取特征向量，作為L(zhǎng)SSVM的輸入數(shù)據(jù)，計(jì)算概率輸出，作為特征二；4)利用短時(shí)傅里葉變換技術(shù)提取軸承信號(hào)的頻域特征，訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)不同故障信號(hào)的特征，得到分類(lèi)結(jié)果作為特征三；5)采用DS證據(jù)理論融合三個(gè)特征，得出故障診斷結(jié)果。本發(fā)明能克服單一方法的檢測(cè)局限性，實(shí)現(xiàn)多元特征互補(bǔ)，提高診斷的準(zhǔn)確性。?? |
