公开(公告)号：CN119104310A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411250302.4

申请日：2024-09-06

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 李国宾 ,  冯朝阳 ,  李从跃 ,  邢鹏飞 ,  张洪朋

IPC: G01M13/045 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了基于随机共振和卷积神经网络的滚动轴承故障识别方法，包括在滚动轴承的内、外圈及滚动体上设置人工故障点，采集滚动轴承在不同转速下的轴承振动信号，构建基于改进信噪比的自适应变尺度随机共振检测系统，分别对频谱图进行横轴统一尺度处理，将处理后的频谱图组成原始图像集，基于人工故障点对原始图像集中的频谱图进行标记并分类，将标记并分类后的原始图像集分为训练集和测试集，搭建卷积神经网络模型并进行训练和测试，根据测试结果确定卷积神经网络模型的参数并表示为识别模型，基于识别模型对获取待识别的轴承振动信号进行故障识别并获取故障种类。本发明解决了强噪声、转速变动工况下滚动轴承微弱故障识别问题。