公开(公告)号：CN113639999A

公开(公告)日：2021-11-12

申请号：CN202110938567.3

申请日：2021-08-16

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 马洁 ,  李书乐 ,  焦雷

IPC: G01M13/045 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种变转速下滚动轴承的故障诊断方法、系统、介质及设备，其包括：获取故障实验台的变转速下轴承的原始振动信号；利用曲线特征分段的多阶分数阶傅里叶变换对所述原始振动信号进行滤波，提取出故障特征频率，并验证所述提取出的故障特征频率是否准确；所述幅值特征获取模块，若所述提取出的故障特征频率准确，对所述滤波后的振动信号进行FFT，提取其频率的幅值特征；根据所述幅值特征进行故障特征分类识别，实现变转速下故障特征诊断。本发明能有效地滤除噪声，准确提取出故障特征频率。本发明可以广泛在机械故障诊断技术领域中应用。

公开(公告)号：CN113627375A

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN202110945765.2

申请日：2021-08-16

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 马洁 ,  焦雷 ,  李书乐

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/06 ,  G06N3/08 ,  G01M13/028 ,  G01M13/025 ,  G01M13/021

Abstract: 本发明涉及一种行星齿轮故障诊断方法、系统、存储介质及计算设备，其包括：获取行星齿轮的原始振动信号，对所述原始振动信号分解为不同的IMF分量，并选取两个相关系数较大的IMF分量进行重构；利用分数阶小波变换分别对所述重构信号进行分数阶小波域的滤波；利用小波包提取滤波后的重构信号的能量值，并计算归一化能量值，将归一化能量值转换为二维归一化能量特征矩阵；根据所述二维归一化能量特征矩阵中的二维特征输入到二维卷积神经网络模型中进行训练，实现对行星齿轮故障的识别。本发明能实现对齿轮不同工况下不同故障的准确识别提取，可以在机械故障诊断技术领域中广泛应用。