一种滚动轴承故障高效诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN117951604B

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410208930.X

    申请日:2024-02-26

    Abstract: 本发明公开了一种滚动轴承故障高效诊断方法及系统,属于转子故障诊断技术领域;该方法包括:将滚动轴承的一维振动信号转换为灰度图,从而减少噪声信号对原始信号的干扰;构建坐标Ghostbottleneck和自适应权重模块,利用Ghost模块加速模型速度,减少参数量,加入坐标注意力对通道间的关系进行建模,同时利用精确的位置信息捕获远程依赖性,以此来改良图像分类的性能;通过自适应权重模块在避免花费大量计算资源的同时充分利用了相似特征图,使得模型更加全面理解输入信号。本发明可以达到较高的准确率,模型具备良好抗噪能力,同时还具备较少的参数量以及较快的诊断速度,能够高效快速准确的进行滚动轴承故障诊断。

    基于过采样和改进SSA算法的不平衡数据分类方法及系统

    公开(公告)号:CN118035858A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410306279.X

    申请日:2024-03-18

    Abstract: 本发明公开了基于过采样和改进SSA算法的不平衡数据分类方法,包括:S1获取不平衡数据集并进行过采样,得到平衡数据集;S2基于平衡数据集进行归一化和编码操作,得到编码特征;S3基于改进SSA算法对编码特征和初始化的SVM参数进行个体位置更新,得到个体适应度和平均适应度;S4基于个体适应度和平均适应度,通过高斯变异或混沌扰动选取最优个体,基于最优个体进行个体位置更新;S5迭代执行S3~S4,直至迭代次数大于第一阈值,基于最后输出的最优个体得到SVM最优参数和优选编码特征;S6将SVM最优参数和优选编码特征输入至SVM模型,得到分类结果。有效扩充了数据、减少过拟合问题并提升了不平衡数据的分类效率。

    一种滚动轴承故障高效诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN117951604A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202410208930.X

    申请日:2024-02-26

    Abstract: 本发明公开了一种滚动轴承故障高效诊断方法及系统,属于转子故障诊断技术领域;该方法包括:将滚动轴承的一维振动信号转换为灰度图,从而减少噪声信号对原始信号的干扰;构建坐标Ghostbottleneck和自适应权重模块,利用Ghost模块加速模型速度,减少参数量,加入坐标注意力对通道间的关系进行建模,同时利用精确的位置信息捕获远程依赖性,以此来改良图像分类的性能;通过自适应权重模块在避免花费大量计算资源的同时充分利用了相似特征图,使得模型更加全面理解输入信号。本发明可以达到较高的准确率,模型具备良好抗噪能力,同时还具备较少的参数量以及较快的诊断速度,能够高效快速准确的进行滚动轴承故障诊断。

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