公开(公告)号：CN119880428A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411874184.4

申请日：2024-12-19

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 毛美姣 ,  符训长 ,  谭志飞 ,  秦长江 ,  杨理学 ,  蒋智文 ,  向炜鹏

IPC: G01M13/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/098 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提出了一种可倾瓦滑动轴承故障在线监测方法及设备，包括，采集可倾瓦滑动轴承正常运转和不同故障状态下的XYZ三通道声发射信号；对采集到的三个通道声发射信号进行多元经验模式分解，以进行降噪分解。随后，通过峭度因子筛选分解后的本征模态函数，将三个通道数据转换为灰度图像，然后融合成RGB图片。接着，利用卷积神经网络提取故障特征，并将这些特征输入到长短记忆神经网络模型中进行特征学习和训练。收集不同工况下的声发射信号通过联邦学习，对模型参数进行微调。将所述的故障诊断模型打包处理，最终编写生成在线识别系统，每隔一段时间自动读取数据，在编写好的界面中自动识别。本发明有效解决对可倾瓦滑动轴承故障在线监测困难的问题。