[发明专利]一种基于集合经验模态分解和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202010008529.3 | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN111222458A | 公开（公告）日： | 2020-06-02 |
| 发明（设计）人： | 张丹;陈永毅;宣琦;郭方洪 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G01M13/045 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于集合经验模态分解和卷积神经网络的故障诊断方法，包括以下步骤：(1)采集滚动体故障状态、内圈故障状态、外圈故障状态和正常状态下的滚动轴承振动信号，作为原始振动信号进行模型训练；(2)将原始振动信号构建为训练集和测试集；(3)对采集到的原始振动信号进行集成经验模态分解，将原始的振动信号分解为n个本征模态分量；(4)构建卷积神经网络，并利用训练集对CNN进行训练；(5)利用训练好的模型对IMF分量进行特征提取；(6)将提取出来的特征作为支持向量机的输入进行分类。本发明能够有效削弱信号中的多余内容，经验模态分解存在的混叠模态问题也得到了很好的解决；并能够有效且准确的实现滚动轴承的故障检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集合 经验 分解 卷积 神经网络 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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