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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113469107A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110804528.4
申请日：2021-07-16
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 一种融合空间密度分布的轴承故障诊断方法，步骤如下：(1)信号采样；(2)降噪处理；(3)特征选择；(4)轴承故障诊断。本发明设计并实现一种融合空间密度分布的轴承故障诊断方法。为提高不完整轴承数据的故障诊断准确率，将密度引入到模糊C均值的目标函数中；然后采用小波阈值降噪算法和时域特征处理轴承数据；最后将轴承数据输入改进的模糊C均值算法中进行聚类。在四种缺失率的情况下与三种方法进行对比实验，验证本发明方法有更高的诊断准确率。
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公开(公告)号：CN115577235A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202210788018.7
申请日：2022-07-06
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F18/00 , G06F18/2321 , G06F18/2413 , G06N3/006 , G01M13/04
Abstract: 一种改进烟花算法优化模糊C均值的轴承故障诊断方法，步骤如下：(1)信号采样；(2)降噪处理；(3)特征选择；(4)轴承故障诊断。本发明设计并实现一种改进烟花算法优化模糊C均值的轴承故障诊断方法。针对模糊C均值存在对初始值敏感、易陷入局部最优等缺点，使用改进烟花算法进行优化，将决定烟花爆炸半径大小的系数由固定值改为动态值，同时将柯西变异与高斯变异交替使用来控制搜索范围；然后采用小波阈值降噪算法和时域特征处理轴承数据；最后将轴承数据输入改进的模糊C均值算法中进行聚类。在四种缺失率的情况下与三种方法进行对比实验，验证本发明方法有更高的诊断准确率。
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公开(公告)号：CN113469106A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110804522.7
申请日：2021-07-16
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 一种缺失数据的KNN区间型轴承故障诊断方法，步骤如下：(1)信号采样；(2)降噪处理；(3)特征选择；(4)轴承故障诊断。本发明设计并实现一种缺失数据的KNN区间型轴承故障诊断方法。针对不完整的轴承数据不能进行聚类的问题，将缺失数据进行填补。首先，考虑近邻样本属性分布提出新的区间填补公式；然后采用小波阈值降噪算法和时域特征处理轴承数据；最后将填补后的数据输入模糊C均值算法中进行聚类。本发明方法在四种缺失率的情况下与四种经典方法进行实验，验证本发明方法有更高的诊断准确率。
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公开(公告)号：CN113469106B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202110804522.7
申请日：2021-07-16
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/22
Abstract: 一种缺失数据的KNN区间型轴承故障诊断方法，步骤如下：(1)信号采样；(2)降噪处理；(3)特征选择；(4)轴承故障诊断。本发明设计并实现一种缺失数据的KNN区间型轴承故障诊断方法。针对不完整的轴承数据不能进行聚类的问题，将缺失数据进行填补。首先，考虑近邻样本属性分布提出新的区间填补公式；然后采用小波阈值降噪算法和时域特征处理轴承数据；最后将填补后的数据输入模糊C均值算法中进行聚类。本发明方法在四种缺失率的情况下与四种经典方法进行实验，验证本发明方法有更高的诊断准确率。
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公开(公告)号：CN113469107B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202110804528.4
申请日：2021-07-16
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23
Abstract: 一种融合空间密度分布的轴承故障诊断方法，步骤如下：(1)信号采样；(2)降噪处理；(3)特征选择；(4)轴承故障诊断。本发明设计并实现一种融合空间密度分布的轴承故障诊断方法。为提高不完整轴承数据的故障诊断准确率，将密度引入到模糊C均值的目标函数中；然后采用小波阈值降噪算法和时域特征处理轴承数据；最后将轴承数据输入改进的模糊C均值算法中进行聚类。在四种缺失率的情况下与三种方法进行对比实验，验证本发明方法有更高的诊断准确率。
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