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一种嵌入物理信息的CNN变转速滚动轴承故障诊断方法
申请人信息
- 申请人:江苏南高智能装备创新中心有限公司; 东南大学
- 申请人地址:210000 江苏省南京市江宁开发区将军大道37号翠屏科创园四层2423房
- 发明人: 江苏南高智能装备创新中心有限公司; 东南大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种嵌入物理信息的CNN变转速滚动轴承故障诊断方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410145747.X |
| 申请日 | 2024/2/2 |
| 公告号 | CN117708574A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | G06F18/2131 |
| 权利人 | 江苏南高智能装备创新中心有限公司; 东南大学 |
| 发明人 | 夏志杰; 杨晓东; 张逸博; 张志胜; 陈天启 |
| 地址 | 江苏省南京市江宁开发区将军大道37号翠屏科创园四层2423房; 江苏省南京市江宁区东南大学路2号 |
摘要文本
本发明公开了一种嵌入物理信息的CNN变转速滚动轴承故障诊断方法，包括：通过短时傅里叶变换与脊线提取从振动信号中提取转速曲线；参考转速曲线，计算等角度采样时间点，对原始时域振动信号进行插值重采样，得到角度域信号；利用巴特沃兹滤波对角度域信号进行带通滤波，滤除低频噪声，得到滤波后的角度域信号；利用包络提取与快速傅里叶变换技术，对滤波后的角度域信号提取信号包络阶次谱，得到滚动轴承特征；将滚动轴承特征输入至训练后的嵌入物理信息的卷积神经网络中，得到振动信号的故障检测结果。本发明结合机理分析方法和深度学习方法，实现轴承健康状态的识别。
专利主权项内容
1.一种嵌入物理信息的CNN变转速滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、通过短时傅里叶变换与脊线提取从振动信号中提取转速曲线；步骤S2、参考转速曲线，计算等角度采样时间点，对原始时域振动信号进行插值重采样，得到角度域信号；步骤S3、利用巴特沃兹滤波对角度域信号进行带通滤波，滤除低频噪声，得到滤波后的角度域信号；步骤S4、利用包络提取与快速傅里叶变换技术，对滤波后的角度域信号提取信号包络阶次谱，得到滚动轴承特征；步骤S5、将滚动轴承特征输入至训练后的嵌入物理信息的卷积神经网络中，得到振动信号的故障检测结果。 来自马克数据网