[发明专利]基于设备多工况的轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110858018.5 | 申请日： | 2021-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN113567130A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 吴定会;祝志超;张娟;唐丹丹;沈艳霞;潘庭龙 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 无锡华源专利商标事务所(普通合伙) 32228 | 代理人： | 严梅芳 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于设备多工况的轴承故障诊断方法。首先,通过加速度传感器采集轴承设备在不同工况下的振动信号,并划分为源域和目标域。其次,建立加权域适应卷积神经网络(Weighted Domain Adaption Convolutional Neural Network,WDACNN),网络中包括数据处理、特征提取和故障识别三个模块,在数据处理模块进行数据切割及小波包变换,在特征提取模块采用加权最大均值差异提取域不变特征,在故障识别模块对域特征进行分类。然后,将源域和目标域数据输入到卷积神经网络进行训练。训练完成后,将目标域数据输入到卷积神经网络中进行故障分类。该方法能够减小源域和目标域特征分布的差异，并降低跨域类不平衡的影响，因此，在多工况条件下该方法有望比其他迁移学习方法获得更高的诊断精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 设备 工况 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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