公开(公告)号：CN111062349B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN201911336758.1

申请日：2019-12-23

Applicant: 燕山大学

Inventor： 孟宗 ,  张光雅 ,  潘作舟 ,  石颖 ,  郜文清

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/21 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明公开了一种轴承故障特征增强方法及系统。所述方法包括：基于压缩感知理论，获取多组轴承数据；依据轴承数据，采用梯度投影法得到优化测量矩阵；优化测量矩阵由优化稀疏基测量矩阵和基测量矩阵构成；依据优化测量矩阵，采用正交匹配追踪算法对轴承数据进行重构，得到轴承重构数据；采用经验小波变换法对轴承重构数据进行分解，得到多个轴承重构分量数据；采用小波阈值函数法对各轴承重构分量数据进行去噪处理，得到处理后的轴承重构分量数据；采用经验小波变换法对各处理后的轴承重构分量数据进行重构，得到重构信号；重构信号为轴承故障特征增强后的轴承数据。本发明能提高重构的准确性。

公开(公告)号：CN111062349A

公开(公告)日：2020-04-24

申请号：CN201911336758.1

申请日：2019-12-23

Applicant: 燕山大学

Inventor： 孟宗 ,  张光雅 ,  潘作舟 ,  石颖 ,  郜文清

IPC: G06K9/00 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明公开了一种轴承故障特征增强方法及系统。所述方法包括：基于压缩感知理论，获取多组轴承数据；依据轴承数据，采用梯度投影法得到优化测量矩阵；优化测量矩阵由优化稀疏基测量矩阵和基测量矩阵构成；依据优化测量矩阵，采用正交匹配追踪算法对轴承数据进行重构，得到轴承重构数据；采用经验小波变换法对轴承重构数据进行分解，得到多个轴承重构分量数据；采用小波阈值函数法对各轴承重构分量数据进行去噪处理，得到处理后的轴承重构分量数据；采用经验小波变换法对各处理后的轴承重构分量数据进行重构，得到重构信号；重构信号为轴承故障特征增强后的轴承数据。本发明能提高重构的准确性。

公开(公告)号：CN110852397A

公开(公告)日：2020-02-28

申请号：CN201911126797.9

申请日：2019-11-18

Applicant: 燕山大学

Inventor： 孟宗 ,  潘作舟 ,  石颖 ,  张光雅 ,  郜文清

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种基于相对波动的自适应信号融合方法及系统。该方法包括：对变量信号进行采样，并分别向其中加入N组不同方差的高斯白噪声，得到变化后的变量信号；分别计算N组变化后的变量信号在k时刻的采集信号相对于历史采集信号的波动值；分别计算N组变化后的变量信号在k时刻的波动值相对于(k-1)时刻波动值的变化情况；分别计算N组变化后的变量信号的自适应均衡因子；确定N组更加接近真值的最佳估计值；确定最佳估计值在融合过程中对应的的权值；根据权重值对N组最佳估计值进行加权融合，得到均方误差最小情况下的融合信号。本发明能够在目标信号为变量信号的情况下，得到高精度的融合信号。

公开(公告)号：CN110647871A

公开(公告)日：2020-01-03

申请号：CN201911069740.X

申请日：2019-11-05

Applicant: 燕山大学

Inventor： 孟宗 ,  石颖 ,  关阳 ,  王金萍

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于时域特量增强的滚动轴承故障诊断方法及系统。所述方法首先提取振动信号中的冲击信号；其次，去除冲击信号中幅值为0的数据并计算去0处理后冲击信号幅值的均值、整流平均值、方差、标准差、均方根，实现上述时域特征量的增强；最后，将增强后的时域特征量输入ELM分类器进行故障分类诊断。本发明方法旨在改善利用冲击信号的时域特征量进行滚动轴承故障诊断的过程中，因不同类型故障的冲击信号幅值相近导致的故障诊断精度较低的问题，采用本发明可有效提升此类故障的诊断成功率。