類不平衡滾動軸承智能故障診斷方法、系統(tǒng)、設備及應用
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN202110006809.5 | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN112649198A | 公開(公告)日 | 2021-04-13 |
申請公布號 | CN112649198A | 申請公布日 | 2021-04-13 |
分類號 | G01M13/045;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 | 分類 | 測量;測試; |
發(fā)明人 | 袁貴榮 | 申請(專利權)人 | 西交思創(chuàng)智能科技研究院(西安)有限公司 |
代理機構 | 西安長和專利代理有限公司 | 代理人 | 黃偉洪 |
地址 | 710000 陜西省西安市雁塔區(qū)雁翔路99號交大博源科技廣場D座五層 | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本發(fā)明屬于機械設備智能化故障診斷技術領域,公開了一種類不平衡滾動軸承智能故障診斷方法、系統(tǒng)、設備及應用,采集滾動軸承振動信號,對原始信號進行Zscore標準化,利用移動時窗進行信號的分割;構建生成器與判別器結合的條件生成對抗網(wǎng)絡CGAN;對建立的條件生成對抗網(wǎng)絡,采用循環(huán)對抗訓練的方式進行網(wǎng)絡參數(shù)優(yōu)化直至訓練結束,通過生成器定向生成數(shù)據(jù)量較少的類別的樣本進行訓練集數(shù)據(jù)增強,緩解原始數(shù)據(jù)集的類別不平衡現(xiàn)象;構建以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎的故障診斷模型;利用通過CGAN優(yōu)化后的訓練數(shù)據(jù)集訓練所建立的故障診斷模型,實現(xiàn)對未知標簽樣本的智能診斷。本發(fā)明可增強滾動軸承狀態(tài)識別的可靠性,低成本、簡單實用。 |
