[发明专利]基于奇异值分解和自编码器的轴承故障特征提取方法有效
| 申请号： | 201910785622.2 | 申请日： | 2019-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN110646203B | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 李玉清;李勇志;关泽彪;洪鑫 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 万文广 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于奇异值分解和自编码器的轴承故障特征提取方法，首先采用S变换获得轴承振动信号x(t)的时频信息矩阵S(τ,f)；对时频信息矩阵S(τ,f)进行奇异值分解，得到奇异值；使用自编码器对获得的奇异值进行特征提取，得到轴承振动的特征；本发明的有益效果：将深度学习运用于轴承故障特征提取，能够有效提取故障时频特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 奇异 分解 编码器 轴承 故障 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于奇异值分解和自编码器的轴承故障特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS101：采用S变换获得轴承振动信号x(t)的时频信息矩阵S(τ,f)；/nS102：对S101中的时频信息矩阵S(τ,f)进行奇异值分解，得到奇异值；/nS103：使用自编码器对获得的奇异值进行特征提取，得到轴承振动的特征。/n
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