一种电机故障诊断方法及设备
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117872127A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202311741808.0

    申请日:2023-12-15

    Abstract: 本发明涉及一种电机故障诊断方法,包括:利用异质多模态传感器,采集待诊断电机的电机基座轴承振动信号、驱动端轴承振动信号与风扇端轴承振动信号,利用格拉姆角场转换为对应的GADF图像,基于Retinex理论,对GADF图像进行图像增强后,利用Laplacian融合算法将多个GADF增强图像进行融合,获取融合图像,输入预先训练好的改进EfficientNetV2‑B0模型中,输出待诊断电机的故障类型;基于EfficientNetV2‑B0网络,在MBConv模块中引入多尺度注意力EMA机制,有效捕获了跨维度交互,并建立维度间依赖关系,使特征图不会因维度缩减而丢失信息,充分提取图片特征。

    一种滚动轴承故障诊断方法及设备

    公开(公告)号:CN117892187A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202311721581.3

    申请日:2023-12-14

    Abstract: 本发明涉及一种滚动轴承故障诊断方法,包括:获取待检测轴承的振动信号,输入预先训练好的故障诊断模型中,其沿正传播方向依次包括:第一Inception‑BN网络、第二Inception‑BN网络、第三Inception‑BN网络、池化层、全连接层与Softmax层;待检测轴承的振动信号输入后依次生成第一特征图、第二特征图、第三特征图、局部特征图、完整特征图后,送入Softmax层,输出待检测轴承的预测故障类型。本发明在Inception‑BN网络中设置BN层,提高模型在变负荷负载下的稳定性,利用1×1的卷积核作为瓶颈层,在不影响网络特征表示能力的情况下,减小了参数量,提高了故障诊断效率。

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