公开(公告)号：CN116429430A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310427561.9

申请日：2023-04-20

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 蔡改改 ,  刘泽宇 ,  王诗彬 ,  魏慧勇 ,  胡耀阳

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/10 ,  G06F18/24 ,  G06F18/2131

Abstract: 一种基于自适应多尺度增强字典学习框架的轴承故障检测方法、系统、设备及介质，方法包括：步骤1，采集轴承故障振动信号；步骤2，构建自适应多尺度增强字典学习框架，提取故障脉冲信号；步骤3，基于步骤2中提取的故障脉冲信号通过包络分析识别故障频率及其倍频以确定故障类型；系统、设备及介质用于实现一种基于自适应多尺度增强字典学习框架的轴承故障检测方法；本发明利用多尺度子带筛选削弱复杂和强干扰的影响，设计阈值自适应估计方法来避免手动调参，最后将增强‑运行‑减去的增强策略与字典学习集成到多尺度变换中，构建自适应多尺度增强字典学习模型以提高多尺度字典学习的性能，从而能自适应的对轴承进行可靠的故障监测和诊断。