公开(公告)号：CN114838936B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202210384062.1

申请日：2022-04-13

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 佟庆彬 ,  路飞宇 ,  冯子微 ,  刘子雨 ,  万庆祝 ,  曹君慈 ,  安国平 ,  王猛 ,  刘瑞芳

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种变转速工况下样本不平衡的滚动轴承故障诊断方法及系统，属于智能故障诊断技术领域，包括：同时采集多组滚动轴承振动信号和转速信号数据，并将数据划分为训练集和测试集；利用基于广义解调的频谱对齐算法对训练集和测试集信号做预处理，得到频域特征向量；不平衡采样器对特征向量做重采样，得到平衡分布的样本集；将训练样本集输入深度迁移卷积神经网络中，构建频域特征与故障类型之间的空间映射；以测试样本集为输入，利用诊断模型实现滚动轴承智能故障分类。本发明实现了变转速工况下样本不平衡分布的滚动轴承故障诊断，故障识别精度高，具有实际工程应用价值。

公开(公告)号：CN114838936A

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202210384062.1

申请日：2022-04-13

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 佟庆彬 ,  路飞宇 ,  冯子微 ,  刘子雨 ,  万庆祝 ,  曹君慈 ,  安国平 ,  王猛 ,  刘瑞芳

IPC: G01M13/045 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种变转速工况下样本不平衡的滚动轴承故障诊断方法及系统，属于智能故障诊断技术领域，包括：同时采集多组滚动轴承振动信号和转速信号数据，并将数据划分为训练集和测试集；利用基于广义解调的频谱对齐算法对训练集和测试集信号做预处理，得到频域特征向量；不平衡采样器对特征向量做重采样，得到平衡分布的样本集；将训练样本集输入深度迁移卷积神经网络中，构建频域特征与故障类型之间的空间映射；以测试样本集为输入，利用诊断模型实现滚动轴承智能故障分类。本发明实现了变转速工况下样本不平衡分布的滚动轴承故障诊断，故障识别精度高，具有实际工程应用价值。