基本信息:
- 专利标题： 一种旋转机械故障诊断智能方法及系统
- 申请号：CN202410205391.4 申请日：2024-02-26
- 公开(公告)号：CN118051821A 公开(公告)日：2024-05-17
- 发明人： 朱瑞 , 王学超 , 袁斌霞 , 王心柔 , 韩清鹏 , 江天镇
- 申请人： 上海电力大学
- 申请人地址： 上海市浦东新区沪城环路1851号
- 专利权人： 上海电力大学
- 当前专利权人： 上海电力大学
- 当前专利权人地址： 上海市浦东新区沪城环路1851号
- 代理机构： 重庆金橙专利代理事务所
- 代理人： 李梅
- 主分类号： G06F18/241
- IPC分类号： G06F18/241 ; G06F18/213 ; G06N3/048 ; G06F123/02
摘要：
本发明属于监测预警及诊断技术领域，公开了一种基于信号升维及特异性激活函数的旋转机械故障诊断智能方法及系统，本发明使用凯斯西储大学的轴承故障数据集，通过混合在三个位置采集的加速度传感器信号，构建了8个具有较大类内信号差异的数据集。通过混合实验室转子实验平台两个位置的轴承，并收集水平和垂直方向的涡流传感器信号，又构建了16个类内信号差异较小的故障数据集。分类结果表明，整套方法可以在不对振动信号降噪的情况下对不同类型的传感器信号取得非常好的分类结果。降维可视化的结果还表明，对于类内信号差异大、类间信号差异小的数据集，也能进行有效的区分。这是一种对原始信号质量要求较低的有效方法，可用于多传感器数据融合。