[发明专利]基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 201811583249.4 | 申请日： | 2018-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111351665B | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 夏筱筠;孙鑫;孙维堂;聂菲;陆洋;贾欢 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 李巨智 |
| 地址： | 110168 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法，采集滚动轴承的多组原始振动数据，并将数据分为训练集和验证集；对训练集的每一组原始振动数据进行EMD分解，得到各个模态分量，将各个模态分量组合，得到二维特征图；将二维特征图输入到残差神经网络模型进行训练，并利用验证集调整出残差神经网络模型的超参数，形成训练后的残差神经网络模型；将滚动轴承的二维特征图输入到训练后的残差神经网络模型，输出故障诊断结果。本发明不需要复杂的统计学习过程，也不需要对轴承信息特殊的预处理，特征提取的过程比较便利；残差神经网络模型的搭建简单，训练速度快，分类准确率和召回率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 emd 神经网络 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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