-
公开(公告)号:CN119669972A
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202411735681.6
申请日:2024-11-29
Applicant: 北京东方振动和噪声技术研究所 , 北京信息科技大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及行星齿轮箱故障诊断领域,公开了一种基于可视图谱特征融合的行星齿轮箱故障诊断方法、系统、介质及设备,其包括:通过预先搭建的行星齿轮箱工作平台,采集行星齿轮箱运行时的正常状态和故障的时域信号;将时域信号进行Welch变换得到功率谱,根据功率谱采用可视图算法构建可视图图谱,以提取图谱节点的中心性指标并融合成特征矩阵;将特征数据归一化并划分为训练集和测试集,基于训练集训练CNN‑Inception模型,由测试集检验CNN‑Inception模型,性能指标为故障诊断的准确率;将实时采集到的行星齿轮箱信号经过特征提取后,输入到训练后的CNN‑Inception模型进行诊断。本发明能提取有效特征信息,并提高模型诊断准确率。