齿轮箱故障特征向量提取方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110564701.8
IPC分类号：G01M13/04;G06F17/14;G06F17/16;G06F30/20
申请日期：
2021-05-24
申请人：
中车株洲电力机车研究所有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	齿轮箱故障特征向量提取方法
申请号	CN202110564701.8	申请日期	2021-05-24
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-06	公开/公告号	CN113218658A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01M13/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01M 机器或结构部件的静或动平衡的测试；其他类目中不包括的结构部件或设备的测试 G01M13/00 机械部件的测试 G01M13/04 轴承的测试	IPC分类号	G;0;1;M;1;3;/;0;4;;;G;0;6;F;1;7;/;1;4;;;G;0;6;F;1;7;/;1;6;;;G;0;6;F;3;0;/;2;0查看分类表>
申请人	中车株洲电力机车研究所有限公司	申请人地址	湖南省株洲市石峰区田心北门时代路169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	中车株洲电力机车研究所有限公司	当前权利人	中车株洲电力机车研究所有限公司
发明人	陈亚楠;胡凯凯;陈刚;舒晖;李籽圆;阮向艳;罗从政;黄翀
代理机构	上海硕力知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	王法男

摘要

本发明提供一种齿轮箱故障特征向量提取方法，具体步骤包括：S1：采集齿轮箱数据；S2：提取时域特征向量和频域特征向量；S3：对时域特征向量和频域特征向量进行汇总；S4：根据重要性对特征向量进行选择。本技术方案对时域特征向量和频域特征向量进行汇总，通过随机森林算法对特征向量重要性进行排序，优化出风电机组故障所影响的主要的特征向量，不仅能够缩短故障模型的训练时间，而且可以提高故障模型的精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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