公开(公告)号：CN114563186B

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202210074063.6

申请日：2022-01-21

Applicant: 苏州大学

Inventor： 王俊 ,  许雪梅 ,  丁传仓 ,  沈长青 ,  朱忠奎

IPC: G01M13/045 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种滚动轴承类不平衡故障诊断方法，包括对少数类故障样本进行变参数时频分析，对多数类正常样本进行单一参数时频分析，得到类平衡的时频特征数据集；利用时频注意力机制网络模型进行特征增强处理，得到时频特征增强数据集；构建故障诊断模型；利用时频特征增强数据集对构建的故障诊断模型进行训练，得到训练好的故障诊断模型；对未知健康状态的轴承振动信号进行单一参数时频分析，利用故障诊断模型得到轴承的健康状态。扩充的数据样本具有较高的一致性和多样性，无需优化时频分析的参数，能够有效滤除时频特征中的噪声，且大大提高轴承类不平衡故障诊断的准确率。

公开(公告)号：CN114563186A

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202210074063.6

申请日：2022-01-21

Applicant: 苏州大学

Inventor： 王俊 ,  许雪梅 ,  丁传仓 ,  沈长青 ,  朱忠奎

IPC: G01M13/045 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种滚动轴承类不平衡故障诊断方法，包括对少数类故障样本进行变参数时频分析，对多数类正常样本进行单一参数时频分析，得到类平衡的时频特征数据集；利用时频注意力机制网络模型进行特征增强处理，得到时频特征增强数据集；构建故障诊断模型；利用时频特征增强数据集对构建的故障诊断模型进行训练，得到训练好的故障诊断模型；对未知健康状态的轴承振动信号进行单一参数时频分析，利用故障诊断模型得到轴承的健康状态。扩充的数据样本具有较高的一致性和多样性，无需优化时频分析的参数，能够有效滤除时频特征中的噪声，且大大提高轴承类不平衡故障诊断的准确率。