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公开(公告)号：CN113326590A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110803411.4
申请日：2021-07-16
Applicant: 北京博华信智科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了基于深度学习模型的滚动轴承寿命预测方法和装置，其中，方法包括：获取多个传感器检测的时序信号；将所述时序信号进行数据处理，得到所述时序信号对应的灰度图；对所述灰度图进行标注，得到时序序列数据集和故障识别数据集；将所述故障识别数据集输入至故障识别模型对所述故障识别模型进行训练，得到所述故障识别模型对应的特征参数；构建故障趋势预测模型，并将所述故障识别模型对应的特征参数作为所述故障趋势预测模型的初始参数；将所述时序序列数据集输入至所述故障趋势预测模型中对所述故障趋势预测模型进行训练，并得到所述时序序列数据集对应的剩余寿命，能够对滚动轴承的剩余生命进行准确预测。
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公开(公告)号：CN115683632B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310000563.X
申请日：2023-01-03
Applicant: 北京博华信智科技股份有限公司
IPC: G01M13/045 , G06F18/15
Abstract: 本申请公开了一种齿轮箱轴承的故障信号获取方法、装置、设备和介质。该方法包括：基于预设的采样频率和采样时长对目标齿轮箱的原始振动信号进行采样获得第一候选信号；对第一候选信号进行时域延迟得到第二候选信号；目标齿轮箱为多级齿轮箱；确定第一候选信号和第二候选信号之间的互相关参数，以及第一候选信号的自相关参数；根据互相关参数和自相关参数确定第一候选信号中的周期性噪声信号，去除第一候选信号中的周期性噪声信号，获得目标齿轮箱轴承的随机故障信号。从而提升了多级齿轮箱轴承故障信号的提取效果。
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公开(公告)号：CN115683632A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202310000563.X
申请日：2023-01-03
Applicant: 北京博华信智科技股份有限公司
IPC: G01M13/045 , G06F18/15
Abstract: 本申请公开了一种齿轮箱轴承的故障信号获取方法、装置、设备和介质。该方法包括：基于预设的采样频率和采样时长对目标齿轮箱的原始振动信号进行采样获得第一候选信号；对第一候选信号进行时域延迟得到第二候选信号；目标齿轮箱为多级齿轮箱；确定第一候选信号和第二候选信号之间的互相关参数，以及第一候选信号的自相关参数；根据互相关参数和自相关参数确定第一候选信号中的周期性噪声信号，去除第一候选信号中的周期性噪声信号，获得目标齿轮箱轴承的随机故障信号。从而提升了多级齿轮箱轴承故障信号的提取效果。
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公开(公告)号：CN113326590B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110803411.4
申请日：2021-07-16
Applicant: 北京博华信智科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了基于深度学习模型的滚动轴承寿命预测方法和装置，其中，方法包括：获取多个传感器检测的时序信号；将所述时序信号进行数据处理，得到所述时序信号对应的灰度图；对所述灰度图进行标注，得到时序序列数据集和故障识别数据集；将所述故障识别数据集输入至故障识别模型对所述故障识别模型进行训练，得到所述故障识别模型对应的特征参数；构建故障趋势预测模型，并将所述故障识别模型对应的特征参数作为所述故障趋势预测模型的初始参数；将所述时序序列数据集输入至所述故障趋势预测模型中对所述故障趋势预测模型进行训练，并得到所述时序序列数据集对应的剩余寿命，能够对滚动轴承的剩余生命进行准确预测。
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