[发明专利]一种基于NMF数据增强和CNN的滚动轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202210445177.7 | 申请日： | 2022-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN114894482A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 王洪;李磊;德拉尼奥;吴龙泉;张昊坤;金焱 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学长三角研究院（湖州） |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 郭美 |
| 地址： | 313000 浙江省湖州市西塞*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明的故障诊断方法，对时域振动信号进行预处理，划分出信号样本；对原始信号样本采用高斯窗、凯泽窗、矩形窗函数和重叠的方法分别进行数据增强处理，得到新的信号样本；对所有的时域信号样本采用短时傅里叶变换STFT得到每个样本的二维时频图，利用卷积神经网络提取图像的空间特征；对原始信号样本产生的时频图采用NMF，获得新的时频图；构建一种CNN模型，将数据增强后的时频图作为该模型输入的训练样本和测试样本，提取其中的信号特征，CNN模型经过卷积、批归一化和池化操作后完成训练，实现对故障类型的自动分类。该方法提高可用训练数据的质量，使故障诊断准确性更高，且具有泛用性，可用于滚动轴承的故障诊断和健康管理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 nmf 数据 增强 cnn 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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