[发明专利]机床主轴的轴承故障诊断的方法和系统在审
| 申请号： | 201810620367.1 | 申请日： | 2018-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN109029992A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 程涛;王强;赵廉峣;杨志刚 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G01M13/04 | 分类号： | G01M13/04 |
| 代理公司： | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人： | 袁文英 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机床主轴的轴承故障诊断的方法，该方法包括：获取传感器在主轴不同状态下采集的物理信息，对该物理信息进行预处理，利用高斯混合隐马尔科夫模型对已进行预处理的物理信息进行处理，得到第一分类结果，再根据DS证据理论将第一分类结果的各结果进行融合，得到第一诊断结果，利用长短期记忆网络对已进行预处理的所述物理信息进行处理，得到第二分类结果，再根据DS证据理论将第二分类结果的各结果进行融合，得到第二诊断结果，采用贝叶斯算法将第一诊断结果和第二诊断结果进行融合，得到轴承的故障诊断结果。该方案根据不同的算法的分类结果进行不同层次的融合，提高了轴承的故障诊断结果的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 分类结果 物理信息 诊断结果 预处理 融合 故障诊断结果 机床主轴 证据理论 轴承故障 算法 轴承 隐马尔科夫模型 诊断 高斯混合 记忆网络 贝叶斯 传感器 采集 | ||
【主权项】：
1.一种机床主轴的轴承故障诊断的方法，所述方法应用于机床主轴中，其特征在于，所述机床主轴包括传感器，所述方法包括：获取传感器在主轴不同状态下采集的物理信息，对所述物理信息进行预处理；利用高斯混合隐马尔科夫模型对已进行预处理的所述物理信息进行处理，得到第一分类结果，再根据DS证据理论将所述第一分类结果的各结果进行融合，得到第一诊断结果；利用长短期记忆网络对已进行预处理的所述物理信息进行处理，得到第二分类结果，根据DS证据理论将所述第二分类结果的各结果进行融合，得到第二诊断结果；采用贝叶斯算法将所述第一诊断结果和第二诊断结果进行融合，得到所述轴承的故障诊断结果。
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