公开(公告)号：CN119574117A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411757188.4

申请日：2024-12-03

Applicant: 无锡学院

Inventor： 张永宏 ,  曹海啸 ,  蒋亮 ,  丁传龙 ,  郭永信

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的并行双路轴承故障诊断方法机系统，包括：采集滚动轴承的故障振动信号，并对其进行特征工程处理。特征工程处理包括变分模态分解和连续小波变换，生成不同故障类型的本征模态函数及相应的小波时频图。处理得到的特征数据作为双路模型中CNN支路的输入，另一支路则采用原始信号输入到MLP支路。最后，通过全连接层结合两个支路的输出，形成故障诊断结果。该发明具有样本需求少、诊断准确率高、鲁棒性强的特点，适用于数据样本有限情况下的轴承故障检测，显著提高了故障诊断的效率和准确性。