[发明专利]基于GRCMSE与流形学习的滚动轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 201911407048.3 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111103139A | 公开（公告）日： | 2020-05-05 |
| 发明（设计）人： | 姚立纲;王振亚;蔡永武 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于GRCMSE与流形学习的滚动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：步骤S1:利用加速度传感器采集滚动轴承振动加速度信号；步骤S2:利用GRCMSE算法对振动加速信号进行特征提取；步骤S3:采用DDMA流形学习方法对滚动轴承故障特征信息进行降维处理，并将降维后的滚动轴承故障特征信息，按比例分为训练样本低维特征集和测试样本低维特征集；步骤S4:根据训练样本低维特征，训练PSO‑SVM分类器，得到训练好的PSO‑SVM分类器；步骤S5:将测试样本低维特征集输入训练好的PSO‑SVM分类器，诊断得到故障类型。本发明克服了多尺度样本熵中粗粒化存在的不足，解决了高维故障特征存在的信息冗余问题，能够有效诊断滚动轴承不同状态类型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 grcmse 流形 学习 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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