公开(公告)号：CN119437721A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411249347.X

申请日：2024-09-06

Applicant: 云南电投绿能科技有限公司 ,  云南滇能智慧能源有限公司 ,  华北电力大学(保定)

Inventor： 朱琳 ,  杨凌瑞 ,  贾启彤 ,  孙强 ,  朱霄珣 ,  杨燕 ,  杨盼盼

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/25 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及轴承故障诊断技术领域，具体涉及一种基于多源共振分量特征融合CNN的轴承故障诊断方法，步骤如下：获取多传感器的原始振动数据，并原始信号进行降噪处理，然后对降噪后的振动信号进行共振稀疏分解，得到各传感器振动信号中的高共振分量和低共振分量，再对各传感器的高、低共振分量同时进行对称点模式分析，得到多源共振分量特征融合图像，最后结合卷积神经网络，以故障特征融合图像作为输入构建轴承故障智能诊断模型。相比于其他轴承故障诊断方法，本轴承故障诊断方法提升了准确率，对变负荷下的滚动轴承故障具有更强的识别效果，同时智能诊断模型训练过程具有较快的收敛速度和较强的鲁棒性。