基于信号分解与复杂网络的滚动轴承未知故障检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110290616.7
IPC分类号：G06K9/00;G06F17/16;G06F17/18;G06K9/62;G01M13/04
申请日期：
2021-03-18
申请人：
新疆大学

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著录项信息

专利名称	基于信号分解与复杂网络的滚动轴承未知故障检测方法
申请号	CN202110290616.7	申请日期	2021-03-18
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-09	公开/公告号	CN113095151A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;F;1;7;/;1;6;;;G;0;6;F;1;7;/;1;8;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;1;M;1;3;/;0;4查看分类表>
申请人	新疆大学	申请人地址	新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市胜利路666号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	新疆大学	当前权利人	新疆大学
发明人	马萍;王妮妮;张宏立;王聪
代理机构	成都熠邦鼎立专利代理有限公司	代理人	邢哲

摘要

本发明公开了基于信号分解与复杂网络的滚动轴承未知故障检测方法，涉及机械设备故障诊断技术领域。本发明包括信号处理、网络转换、特性提取与故障诊断检测四部分内容；信号处理：利用辛几何模态分解剔除采集到轴承工作数据中干扰成分；网络转换：对增强后信号以样本内数据点为节点、利用幅度差构建序列周期网络；特性提取：提取网络信号中包含全局及局部微观特征作为分类依据；故障诊断及检测：依照标准故障集，利用复杂网络社团结构探索实现典型故障诊断及未知故障检测。本发明克服现有信号处理方法存在模态混淆等不足，采用复杂网络从全局分析观测值间关系以提供更优良分类依据，增加诊断准确。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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