[发明专利]基于全矢谱特征提取的机械故障诊断方法和系统在审
| 申请号： | 201711047493.4 | 申请日： | 2017-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN107704712A | 公开（公告）日： | 2018-02-16 |
| 发明（设计）人： | 王宏超;陈宏;雷文平;王丽雅;李凌均;陈磊;韩捷 | 申请（专利权）人： | 郑州恩普特科技股份有限公司;韩捷 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06F17/30;G06K9/62;G06N5/02 |
| 代理公司： | 郑州睿信知识产权代理有限公司41119 | 代理人： | 陈浩 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于全矢谱特征提取的机械故障诊断方法和系统，首先，采集机组的振动类参量、工艺类参量和电气类参量；然后，将上述三类参量进行故障特征提取，分别得到振动特征量、工艺特征量和电气特征量；最后，将振动特征量、工艺特征量和电气特征量与振动特征量知识库、工艺特征量知识库和电气特征量知识库进行相应比对，根据比对结果进行故障诊断。在数据采集和提取过程中，除了获取振动类参量之外，还获取工艺类参量和电气类参量，结合这三种参量进行机械故障诊断。因此，该诊断方法更加全面，根据多方位的数据信息诊断机械的运行状态，大幅度提升诊断可靠性和准确性，避免传统机械智能诊断时特征量过于单一以致造成漏判或误判的弊端。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 全矢谱 特征 提取 机械 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于全矢谱特征提取的机械故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采集机组的振动类参量、工艺类参量和电气类参量；(2)将振动类参量、工艺类参量和电气类参量进行故障特征提取，分别得到振动特征量、工艺特征量和电气特征量；(3)将所述振动特征量、工艺特征量和电气特征量与振动特征量知识库、工艺特征量知识库和电气特征量知识库进行相应比对诊断，根据比对诊断结果进行故障诊断。
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