一种基于正则化稀疏模型的滚动轴承智能故障诊断方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110610963.3
IPC分类号：G01M13/045;G06F17/16;G06F17/15;G06F30/20
申请日期：
2021-06-01
申请人：
西安交通大学

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著录项信息

专利名称	一种基于正则化稀疏模型的滚动轴承智能故障诊断方法
申请号	CN202110610963.3	申请日期	2021-06-01
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-03	公开/公告号	CN113340598A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01M13/045	IPC分类号	G;0;1;M;1;3;/;0;4;5;;;G;0;6;F;1;7;/;1;6;;;G;0;6;F;1;7;/;1;5;;;G;0;6;F;3;0;/;2;0查看分类表>
申请人	西安交通大学	申请人地址	陕西省西安市碑林区咸宁西路28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	西安交通大学	当前权利人	西安交通大学
发明人	雷亚国;赵军;李乃鹏;刘晓飞;杨彬
代理机构	西安智大知识产权代理事务所	代理人	贺建斌

摘要

一种基于正则化稀疏模型的滚动轴承智能故障诊断方法，先计算滚动轴承前N组正常状态下振动信号的包络谱，自滚动轴承故障起始时刻后实时采集振动信号并计算包络谱；再构建并求解最小绝对收缩和选择算子LASSO回归模型，求解故障敏感频率；然后基于滚动轴承故障诊断理论知识获得故障类型诊断结果，最后融合多通道信息获得最终故障类型诊断结果；本发明克服了一般智能诊断方法可解释性差、模型可移植性差及样本需求量大的缺陷，提高了故障诊断的可靠性和准确率。

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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该专利没有被任何外部专利所引用！

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