[发明专利]一种基于EEMD-MSE和多尺度一维卷积神经网络轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202011641541.4 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112834221A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 陈洪根;李诗宇;张艳;闫鑫;邓阳;陈明;李婧;邹妍;张国辉 | 申请（专利权）人： | 郑州航空工业管理学院 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州豫鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 41178 | 代理人： | 轩文君 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于EEMD‑MSE和多尺度一维卷积神经网络轴承故障诊断方法，首先用EEMD对轴承振动信号进行分解来削弱噪声对原始振动信号的影响，然后计算前5个IMF分量的MSE值来表征不同IMF分量多时间尺度的复杂度，能够解决IMF分量可能存在的多时间尺度的复杂性，并将其作为轴承振动信号的特征输入到多尺度一维卷积神经网络中，通过多个尺度的卷积核充分提取多个IMF分量的特征，从而有效且准确的对轴承故障类型进行识别，一维卷积神经网络应用多尺度卷积核能够增强卷积结构提取信息的能力，使用EEMD+MSE能够削弱噪声的影响，提取的特征可以更好地体现轴承振动信号的特点，能够更加有效准确的对轴承正常类型和以及内圈、滚动体、外圈等构件不同程度故障类型进行识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 eemd mse 尺度 卷积 神经网络 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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