滚动轴承复合故障诊断方法、系统、存储介质及计算设备

发明专利有效专利

申请号：
CN202110927928.4
IPC分类号：G06K9/62;G06F17/13;G06F17/15;G01M13/045
申请日期：
2021-08-12
申请人：
北京信息科技大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	滚动轴承复合故障诊断方法、系统、存储介质及计算设备
申请号	CN202110927928.4	申请日期	2021-08-12
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-09	公开/公告号	CN113627539A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? 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〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;F;1;7;/;1;3;;;G;0;6;F;1;7;/;1;5;;;G;0;1;M;1;3;/;0;4;5查看分类表>
申请人	北京信息科技大学	申请人地址	北京市海淀区清河小营东路12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	北京信息科技大学	当前权利人	北京信息科技大学
发明人	马洁;梁士通;杜正昱;陈明
代理机构	北京远创理想知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	张素妍

摘要

本发明涉及一种滚动轴承复合故障诊断方法、系统、存储介质及计算设备，其包括将预先采集到的不同轴承状态原始振动信号作为样本数据，将样本数据利用ALIF分解，每一个样本都可以得到若干个IMF分量和一个残余分量；从每个样本中选择包含主要故障信息的前K个IMF分量，计算出各分量的能量特征E和样本熵SampEn，并将其融合构建成一个维度为2K的故障特征向量；将所有样本按预先设定比例划分为训练样本和测试样本，对KELM智能诊断模型进行初始化；对每个样本的故障特征向量进行归一化处理；让KELM智能诊断模型通过训练样本的故障特征向量集进行不断学习后，再对测试样本的故障特征向量集进行测试，最终识别出不同轴承故障类型并输出结果。

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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