公开(公告)号：CN114371008B

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202210039616.4

申请日：2022-01-13

Applicant: 福州大学

Inventor： 钟建华 ,  林云树 ,  陈禹荃

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明涉及一种基于VMD多域特征与MEDA的滚动轴承跨工况故障诊断方法。包括：采集滚动轴承振动信号，构造源域数据和目标域数据；使用参数优化的VMD对源域数据和目标域数据进行VMD分解，提取其奇异值特征和排列熵特征，与原始信号的时域特征组成多域特征并进行归一化；利用GFK将源域数据和目标域数据变换到流形空间，获得流形特征；利用源域数据训练一个弱分类器，使用该弱分类器得到目标域伪标签；对流形特征进行动态分布对齐，初步得到分类器f；迭代修正目标域标签，直至收敛，返回最终分类器f；将不同工况样本输入训练好的模型分类器，判断滚动轴承运行状态。本发明可以仅使用一种工况数据，进而达到诊断不同转速、不同负载下的(56)对比文件Lei Z等.An intelligent faultdiagnosis method based on domainadaptation and its application forbearings under polytropic workingconditions《.IEEE Transactions onInstrumentation and Measurement》.2020,第70卷第1-14页.

公开(公告)号：CN114371008A

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202210039616.4

申请日：2022-01-13

Applicant: 福州大学

Inventor： 钟建华 ,  林云树 ,  陈禹荃

IPC: G01M13/045 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于VMD多域特征与MEDA的滚动轴承跨工况故障诊断方法。包括：采集滚动轴承振动信号，构造源域数据和目标域数据；使用参数优化的VMD对源域数据和目标域数据进行VMD分解，提取其奇异值特征和排列熵特征，与原始信号的时域特征组成多域特征并进行归一化；利用GFK将源域数据和目标域数据变换到流形空间，获得流形特征；利用源域数据训练一个弱分类器，使用该弱分类器得到目标域伪标签；对流形特征进行动态分布对齐，初步得到分类器f；迭代修正目标域标签，直至收敛，返回最终分类器f；将不同工况样本输入训练好的模型分类器，判断滚动轴承运行状态。本发明可以仅使用一种工况数据，进而达到诊断不同转速、不同负载下的故障数据。

公开(公告)号：CN112766200A

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN202110106972.9

申请日：2021-01-26

Applicant: 福州大学

Inventor： 钟建华 ,  林云树

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01M13/021 ,  G01M13/028

Abstract: 本发明提出一种基于一维卷积神经网络的行星齿轮箱小样本故障诊断方法，主要包括数据采集、数据处理、训练模型和测试模型。考虑到目前行星齿轮箱故障依赖于信号处理或大量的数据，而生产实际中大量的数据又难以获得，故限制了现有行星齿轮箱故障诊断方法在小样本上的应用。本发明的目的是为解决现有技术中存在的不便和弊端，而提供一种可以仅使用小样本数据，并且无需任何信号处理的端到端行星齿轮箱故障诊断方法。