[发明专利]一种基于卷积神经网络的滚动轴承性能退化评估方法在审
| 申请号： | 202310094042.5 | 申请日： | 2023-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN116227172A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 胡远罕;潘玉娜;谢鲲;魏婷婷 | 申请（专利权）人： | 上海应用技术大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/08;G06N3/0464;G06F30/17;G06F119/04 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 黄超宇;胡晶 |
| 地址： | 200235 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的滚动轴承性能退化评估方法，包括步骤S1：数据获取并预处理：对正常状态下的滚动轴承数据做快速傅里叶变换和归一化处理，将此数据作为训练样本，准备输入到卷积神经网络；步骤S2：建立评估模型：将步骤S1处理后所得的训练样本输入到卷积神经网络完成特征自动提取，设置标签为[1，0]，完成卷积神经网络评估模型的构建，并获得滚动轴承的性能退化指标；步骤S3：实时评估：把同一滚动轴承的未知振动信号经过上述训练建立完成的模型，得到性能退化指标，描绘出滚动轴承的性能退化曲线。试验结果表明，所提方法对轴承性能退化各阶段描述准确，且与常用监测指标有效值做性能退化评估方法相比，验证了该方法的有效性和优越性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 滚动轴承 性能 退化 评估 方法 | ||
【主权项】：
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