公开(公告)号：CN111275198B

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202010046363.4

申请日：2020-01-16

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 宿红毅 ,  闫波 ,  孟繁库 ,  苏猛猛 ,  郑宏

IPC: G06N20/00 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G01M13/04

Abstract: 本发明公开了一种轴承异常检测方法及系统。该方法包括：获取轴承加速度样本数据；对加速度样本数据进行预处理；采用自动编码机挖掘预处理后的加速度样本数据的特征数据；对各加速度样本数据对应的特征数据进行聚类分析；根据聚类分析结果，确定正常特征数据和异常特征数据；以特征数据为样本，以特征数据的正常或异常为标签，对神经网络进行训练，得到神经网络模型；获取待检测轴承加速度数据；对待检测轴承加速度数据进行预处理；采用自动编码机挖掘预处理后的待检测轴承加速度数据的特征数据；将待检测轴承加速度数据的特征数据输入神经网络模型，得到待检测轴承加速度数据是否异常的结果。本发明能够对轴承的异常与否进行直接地识别。

公开(公告)号：CN111275198A

公开(公告)日：2020-06-12

申请号：CN202010046363.4

申请日：2020-01-16

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 宿红毅 ,  闫波 ,  孟繁库 ,  苏猛猛 ,  郑宏

IPC: G06N20/00 ,  G06K9/62 ,  G01M13/04

Abstract: 本发明公开了一种轴承异常检测方法及系统。该方法包括：获取轴承加速度样本数据；对加速度样本数据进行预处理；采用自动编码机挖掘预处理后的加速度样本数据的特征数据；对各加速度样本数据对应的特征数据进行聚类分析；根据聚类分析结果，确定正常特征数据和异常特征数据；以特征数据为样本，以特征数据的正常或异常为标签，对神经网络进行训练，得到神经网络模型；获取待检测轴承加速度数据；对待检测轴承加速度数据进行预处理；采用自动编码机挖掘预处理后的待检测轴承加速度数据的特征数据；将待检测轴承加速度数据的特征数据输入神经网络模型，得到待检测轴承加速度数据是否异常的结果。本发明能够对轴承的异常与否进行直接地识别。