公开(公告)号：CN112270312B

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202011352866.0

申请日：2020-11-26

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 蒋淑霞 ,  张长伟 ,  李宇琼 ,  隆波 ,  刘文

IPC: G06F18/23 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2135 ,  G01M13/045

Abstract: 本申请涉及一种风机轴承故障诊断方法、系统、计算机设备和存储介质。该方法包括：采集风机轴承的振动数据，将所述振动数据进行分段处理，对分段后的所述振动数据进行标记；对每段所述振动数据进行小波包分解，并根据时域频域指标计算分解后的所述振动数据；获取所述振动数据的特征参数集，对所述特征参数集进行主成分分析，降低所述特征参数集的数据维度，得到综合变量参数集；对所述综合变量参数集进行聚类分析，根据聚类分析的结果判断风机轴承的故障类型。本方法对风机轴承故障诊断的过程中，具有较强的抗干扰能力，能够判别不同部位的不同程度的故障，故障识别的准确率高。

公开(公告)号：CN112270312A

公开(公告)日：2021-01-26

申请号：CN202011352866.0

申请日：2020-11-26

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 蒋淑霞 ,  张长伟 ,  李宇琼 ,  隆波 ,  刘文

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G01M13/045

Abstract: 本申请涉及一种风机轴承故障诊断方法、系统、计算机设备和存储介质。该方法包括：采集风机轴承的振动数据，将所述振动数据进行分段处理，对分段后的所述振动数据进行标记；对每段所述振动数据进行小波包分解，并根据时域频域指标计算分解后的所述振动数据；获取所述振动数据的特征参数集，对所述特征参数集进行主成分分析，降低所述特征参数集的数据维度，得到综合变量参数集；对所述综合变量参数集进行聚类分析，根据聚类分析的结果判断风机轴承的故障类型。本方法对风机轴承故障诊断的过程中，具有较强的抗干扰能力，能够判别不同部位的不同程度的故障，故障识别的准确率高。