公开(公告)号：CN118503756B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410626365.9

申请日：2024-05-20

Applicant: 东北石油大学

Inventor： 蒋鹏 ,  王宇辉 ,  张璐莹 ,  王腾 ,  夏金磊 ,  段博文

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/23 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G10L25/03 ,  G10L25/30

Abstract: 本发明涉及的是基于时空聚类和通道注意力风电变桨轴承损伤识别诊断方法，它包括：采集连续运转的风电变桨轴承声发射数据；对声发射数据进行时空聚类，生成时空聚类故障图谱；对采集得到的声发射数据集进行划分；对划分好的声发射数据集进行梅尔频谱转换，生成梅尔频谱图谱数据集；对梅尔频谱图谱图像集进行预处理，随机分为源域数据集和目标域数据集；在残差网络中加入LMMD，生成深度子域自适应网络DSAN；插入通道注意力机制SE，生成AMDSAN；将目标域声发射信号加入高斯白噪声，选取最优的AMDSAN；使用AMDSAN对声发射样本梅尔谱图进行损伤模式识别。本发明可以实现轴承的在线损伤监测，诊断精度和效率都有显著提高。

公开(公告)号：CN118503756A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410626365.9

申请日：2024-05-20

Applicant: 东北石油大学

Inventor： 蒋鹏 ,  王宇辉 ,  张璐莹 ,  王腾 ,  夏金磊 ,  段博文

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/23 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G10L25/03 ,  G10L25/30

Abstract: 本发明涉及的是基于时空聚类和通道注意力风电变桨轴承损伤识别诊断方法，它包括：采集连续运转的风电变桨轴承声发射数据；对声发射数据进行时空聚类，生成时空聚类故障图谱；对采集得到的声发射数据集进行划分；对划分好的声发射数据集进行梅尔频谱转换，生成梅尔频谱图谱数据集；对梅尔频谱图谱图像集进行预处理，随机分为源域数据集和目标域数据集；在残差网络中加入LMMD，生成深度子域自适应网络DSAN；插入通道注意力机制SE，生成AMDSAN；将目标域声发射信号加入高斯白噪声，选取最优的AMDSAN；使用AMDSAN对声发射样本梅尔谱图进行损伤模式识别。本发明可以实现轴承的在线损伤监测，诊断精度和效率都有显著提高。