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公开(公告)号:CN113758709A
公开(公告)日:2021-12-07
申请号:CN202111155595.4
申请日:2021-09-30
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种结合边缘计算和深度学习的滚动轴承故障诊断方法及系统,该方法包括如下步骤:边缘计算设备中的数据预处理模块对采集到的滚动轴承的振动信号进行预处理,得到样本数据;利用边缘计算设备中基于深度学习的故障检测与诊断模块对经上一步预处理得到的样本数据进行故障诊断和分类;利用边缘计算设备中储存有故障处理知识库,根据故障类别给出报警信号和应对方案;该系统包括信号采集模块、信号传输模块、搭载有数据预处理模块、故障检测与诊断模块以及故障处理知识库的边缘计算设备,边缘计算设备布置在数据源处。本发明将边缘计算和深度学习相结合,提高滚动轴承故障诊断的响应速度和准确率,满足了实时性和智能化。
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公开(公告)号:CN217403798U
公开(公告)日:2022-09-09
申请号:CN202220377608.6
申请日:2022-02-24
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 一种滚动轴承远程监测用的故障诊断仪,包括信号采集处理模块和无线传输模块,信号采集处理模块外壳和无线传输模块外壳相连,信号采集处理模块包括信号采集单元和信号处理单元,信号采集单元包括惯性传感器、声音传感器和固定套筒,惯性传感器和声音传感器固定在固定套筒内,固定套筒一端敞口,另一端开有线孔,固定套筒敞口端和信号采集处理模块外壳上的信号采集孔连接,惯性传感器和声音传感器与固定套筒外的信号处理单元连接;信号处理单元的芯片上存储有滚动轴承的故障模型,信号处理单元和无线传输模块之间信号连接,无线传输模块设有收发天线。本实用新型采用模块化设计,仪器结构简单,体积小巧,便于安装,易于使用。
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