公开(公告)号：CN117574073A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311369951.1

申请日：2023-10-20

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 董鑫 ,  乔磊 ,  廖天绪 ,  葛俊杰 ,  潘立顺 ,  钟思文

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G01M13/04 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明属于机械故障诊断技术领域，具体涉及一种基于轻量化神经网络的滚动轴承故障诊断方法；该方法包括：获取滚动轴承运行信号并对其进行预处理，得到时域信号、频域信号和时频特征；将时域信号、频域信号和时频特征分别转化为灰度图像；将三种灰度图像进行三通道图像组合，得到多特征数据集；采用训练好的LR‑ShuffleNet模型对多特征数据集进行处理，得到滚动轴承故障诊断结果；本发明的模型大小和模型计算量均大幅减小，且提高了故障诊断准确性和诊断效率。