公开(公告)号：CN118010350A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410155851.7

申请日：2024-02-02

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 刘晶 ,  张明辉 ,  季海鹏 ,  赵佳 ,  王旭 ,  董永峰

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种基于概率稀疏注意力的轴承剩余寿命预测方法，包括下述步骤：1.对轴承全生命周期的振动信号进行采集；2.对轴承振动信号进行数据预处理，去噪并划分训练集和测试集；3.构建轴承健康指标4.将原始振动信号以滑动窗口的方式输入到模型中进行训练；5.当有新的振动数据数据时，采用相同的方法进行预处理并输入到模型中，实现轴承剩余寿命预测。本发明提出一种新的时频特征融合的轴承剩余寿命预测方法，能够学习时、频域两方面的特征，相较于依赖单一时域或频域特征的故障诊断模型具有更高的诊断精度，具有较好的理论基础和应用价值。

公开(公告)号：CN116304861A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310108116.6

申请日：2023-02-09

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 刘晶 ,  张明辉 ,  季海鹏 ,  赵佳 ,  夏淑媛

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明提供了一种基于自注意力的时频特征融合故障诊断方法，属于轴承设备故障诊断的技术领域，包括下述步骤：1.对各种状态下运行的轴承采集其振动信号；2.对轴承振动信号进行数据预处理，获得振动信号的频谱，并划分训练集和测试集；3.将原始振动信号和相应频谱同时输入到模型中进行训练；4.当有新的振动数据数据时，采用相同的方法进行预处理并输入到模型中，实现故障类型的分类诊断。本发明提出一种新的时频域特征融合方法，能够学习时、频域两方面的特征，相较于依赖单一时域或频域特征的故障诊断模型具有更高的诊断精度，具有较好的理论基础和应用价值。