[发明专利]一种基于时频分析的残差网络滚动轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 201910899012.5 | 申请日： | 2019-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN110702411B | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 邓松;熊剑;华林;韩星会;钱东升 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 朱宏伟 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于时频分析的残差网络滚动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：S1、采集振动信号数据，利用短时傅立叶变换将滚动轴承的振动时域信号转换为时频图，将时频图转换为二维的灰度时频图；S2、利用残差网络对信号进行特征提取，并诊断轴承的故障类型；残差网络的输入为步骤S1中生成的灰度时频图，输出为故障诊断的结果。本发明采用短时傅里叶变换将轴承振动数据转换为时频图，可以明确的体现故障轴承振动时的时域和频域特征，便于网络对不同故障类型的准确诊断。由于时频信号中同时包含了轴承的时域和频域信息，并且残差网络的网络层加深并不会导致梯度消失或梯度爆炸的问题，因此该方法对轴承进行故障诊断时可以获得较高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分析 网络 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于时频分析的残差网络滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、采集振动信号数据，利用短时傅立叶变换将滚动轴承的振动时域信号转换为时频图，将时频图转换为二维的灰度时频图；/nS2、利用残差网络对信号进行特征提取，并诊断轴承的故障类型；残差网络的输入为步骤S1中生成的灰度时频图，输出为故障诊断的结果。/n
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