公开(公告)号：CN118277912A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410695831.9

申请日：2024-05-31

Applicant: 北京建筑大学

Inventor： 王衍学 ,  戴伟杰 ,  郑峰 ,  祝克辉

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2131 ,  H03H17/02 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，公开了FPGA实现改进谱峭度算法的滚动轴承故障诊断方法及系统，包括：采集滚动轴承的监测数据，并进行带通滤波；对滤波后的数据进行峭度指标的计算，根据峭度指标来判定最佳的中心频率与带宽后，求取包络信号；以最佳频带的特征频率结果为依据，计算索引的频率并判断故障。可对当前可能存在故障的轴承信号进行并行滤波，而后复用峭度指标模块进行峭度值计算，选取最佳的滤波分量，送入共振解调模块求取信号的包络谱，得出轴承的特征频率，进而判断出轴承的故障类型。更加适用于轴承故障诊断，且效果优异。

公开(公告)号：CN118277912B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410695831.9

申请日：2024-05-31

Applicant: 北京建筑大学

Inventor： 王衍学 ,  戴伟杰 ,  郑峰 ,  祝克辉

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2131 ,  H03H17/02 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，公开了FPGA实现改进谱峭度算法的滚动轴承故障诊断方法及系统，包括：采集滚动轴承的监测数据，并进行带通滤波；对滤波后的数据进行峭度指标的计算，根据峭度指标来判定最佳的中心频率与带宽后，求取包络信号；以最佳频带的特征频率结果为依据，计算索引的频率并判断故障。可对当前可能存在故障的轴承信号进行并行滤波，而后复用峭度指标模块进行峭度值计算，选取最佳的滤波分量，送入共振解调模块求取信号的包络谱，得出轴承的特征频率，进而判断出轴承的故障类型。更加适用于轴承故障诊断，且效果优异。

公开(公告)号：CN116977708B

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202310700517.0

申请日：2023-06-14

Applicant: 北京建筑大学

Inventor： 姚家驰 ,  李昕鸣 ,  王衍学 ,  李孟 ,  李姗姗 ,  高志康 ,  戴伟杰

IPC: G06V10/764 ,  G01M13/045 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明涉及机械故障诊断领域，公开了一种基于自适应聚合可视图的轴承智能诊断方法包括，开展轴承典型故障振动测试试验，采集典型故障状态下的振动加速度信号；采用自适应聚合可视图算法对采集到的时间序列信号进行特征提取及图映射，得到图神经网络中的输入由节点和边构成的图数据；基于改良后的DiffPool图分类算法建立端到端的滚动轴承智能诊断框架；将图数据输入到诊断框架中，优化滚动轴承智能诊断模型；根据优化后的滚动轴承智能诊断框架进行滚动轴承不同工况的识别和分类。本方法基于图神经网络，采用自适应算法，解决了传统的机器构图方式不灵活、映射效率低、无法最大化的保留原始数据的特征的问题。

公开(公告)号：CN116977708A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310700517.0

申请日：2023-06-14

Applicant: 北京建筑大学

Inventor： 姚家驰 ,  李昕鸣 ,  王衍学 ,  李孟 ,  李姗姗 ,  高志康 ,  戴伟杰

IPC: G06V10/764 ,  G01M13/045 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明涉及机械故障诊断领域，公开了一种基于自适应聚合可视图的轴承智能诊断方法包括，开展轴承典型故障振动测试试验，采集典型故障状态下的振动加速度信号；采用自适应聚合可视图算法对采集到的时间序列信号进行特征提取及图映射，得到图神经网络中的输入由节点和边构成的图数据；基于改良后的DiffPool图分类算法建立端到端的滚动轴承智能诊断框架；将图数据输入到诊断框架中，优化滚动轴承智能诊断模型；根据优化后的滚动轴承智能诊断框架进行滚动轴承不同工况的识别和分类。本方法基于图神经网络，采用自适应算法，解决了传统的机器构图方式不灵活、映射效率低、无法最大化的保留原始数据的特征的问题。