一种小样本下的齿轮故障识别方法及识别终端

    公开(公告)号:CN118114133A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410231985.2

    申请日:2024-03-01

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明提供一种小样本下的齿轮故障识别方法及识别终端,属于齿轮故障诊断技术领域,采集齿轮箱的振动信号;提取建轴承数据集中的一维振动信号,并对一维振动信号进行分割取样;对分割后的一维振动信号进行HHT变换,并进行EMD分解,再选择峭度和相关系数大于阈值的IMF分量,进行Hilbert变换生成二维时频图;在二维时频图中添加标签;使用训练集进行训练,得到的权重参数保存到本地文件中;基于轴承数据集中的预训练模型加载预训练模型的权重文件,并对预训练模型进行参数微调,得到新的模型权重,通过支持向量机进行分类,得到最终分类的概率。本发明可以对小样本故障数据诊断效果好,应用性高、鲁棒性更强。

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