[发明专利]一种基于深度学习的滚动轴承微弱故障智能诊断方法在审
| 申请号： | 202011032252.4 | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112132069A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 丁克勤;张继旺 | 申请（专利权）人： | 中国特种设备检测研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G01M13/045 |
| 代理公司： | 北京惟盛达知识产权代理事务所(普通合伙) 11855 | 代理人： | 杨青 |
| 地址： | 100029 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的滚动轴承微弱故障智能诊断方法，包括如下步骤：S1.采集滚动轴承在已知故障模式下的微弱故障信号；S2.分别对微弱故障信号进行高通滤波处理，得到不同故障模式下的高通滤波信号；S3.分别提取高通滤波信号的峰值点，进行峰值包络处理，得到不同故障模式下的峰值检波信号；S4.分别对峰值检波信号进行快速傅里叶变换，得到峰值能量谱信号；S5.将所有峰值能量谱信号依次输入到一维卷积神经网络中，对构建的卷积神经网络进行模型训练，得到智能诊断模型；S6.采集未知故障模式下的微弱故障信号，并依次进行步骤S2至S4的处理，最后进行诊断。本发明能够分辨滚动轴承在微弱故障阶段的故障模式。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 滚动轴承 微弱 故障 智能 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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