[发明专利]一种强噪声环境下的滚动轴承故障诊断方法及系统在审
| 申请号： | 202111672334.X | 申请日： | 2021-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN114459760A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 陆宝春;吴连申;翁朝阳;叶邵鹏 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06K9/00;G06K9/62;G06V10/762;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 汪清 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种强噪声环境下的滚动轴承故障诊断方法及系统，采用深度学习进行轴承故障诊断，神经网络模型由随机采样层、结合SENet的CNN全局型特征提取器、基于CNN的高维特征提取器、基于GRU的特征分类器、全连接层和softmax层构成。将归一化后的训练数据输入到神经网络模型中，由随机采样层对其随机采样以增加模型的抗干扰性，采用结合SENet的CNN全局型特征提取器来提取全局型的故障特征，由基于CNN的高维特征提取器将其抽象成更高维的特征，采用基于GRU的特征分类器来加强特征表现能力，由全连接层以及Softmax层得到故障类别诊断结果。能够克服噪声干扰，对多种载荷下的滚动轴承信号进行诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 噪声 环境 滚动轴承 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京理工大学，未经南京理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111672334.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
