[发明专利]一种旋转机械故障特征自动提取方法在审
| 申请号： | 201710514497.2 | 申请日： | 2017-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN107478418A | 公开（公告）日： | 2017-12-15 |
| 发明（设计）人： | 李舜酩;王金瑞;辛玉;安增辉;王平 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G01M13/00 | 分类号： | G01M13/00 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所32237 | 代理人： | 贺翔,徐晓鹭 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种旋转机械故障特征自动提取方法，本发明方法如下第一步，采用已收集的故障信号作为训练样本来训练稀疏滤波模型，并获得权值矩阵，通过权值矩阵来提取旋转机械振动信号的高维故障特征；第二步，采用t‑SNE算法对获得的高维特征进行降维处理实现故障特征的可视化，由此可根据提取的特征对未知的故障信号实现故障诊断。本发明通过无监督学习方法对故障信号进行智能诊断，较现有方法更加准确、合理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 旋转 机械 故障 特征 自动 提取 方法 | ||
【主权项】：
一种旋转机械故障特征自动提取方法，其特征是，该方法首先对原始振动信号进行预处理，然后，对处理过的振动信号进行稀疏滤波处理，在对稀疏滤波模型通过被白化训练之后获得的权值矩阵用于计算训练样本的局部特征；最后采用t‑SNE算法来降低维数，使映射的特征可以在散点图上可视化表示出来。
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