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[发明专利]轨道车辆轴箱轴承的故障检测方法和装置-CN202210783314.8在审
发明人：田光荣;于卫东;李方烜 -专利权人：中国国家铁路集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所;北京纵横机电科技有限公司
申请日： 2022-07-05 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本说明书提供了轨道车辆轴箱轴承的故障检测方法和装置。先获取目标车辆的目标轴箱轴承的声音信号、温度信号和振动加速度信号，以及其他轴箱轴承的温度信号；再根据上述信号数据，分别确定出基于声学响应的第一检测结果、基于振动响应的第二检测结果和基于温度响应的第三检测结果；根据上述检测结果，确定出目标轴箱轴承的第一故障检测结果；并根据目标轴箱轴承的第一故障检测结果和目标轴箱轴承的力学响应影响参数，确定目标轴箱轴承的第二故障检测结果；最后根据目标轴箱轴承的第二故障检测结果，确定目标轴箱轴承是否存在故障。从而可以全面、充分地综合多个维度的故障响应，准确地确定出目标轴箱轴承是否存在故障。
轨道车辆轴箱轴承故障检测方法装置

[发明专利]基于人工智能的滚塑机械故障检测方法-CN202111464289.9有效
发明人：徐元杰 -专利权人：武汉市书豪塑胶有限公司
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：本发明涉及机械故障检测技术领域，具体涉及基于人工智能的滚塑机械故障检测方法。方法包括：获取待检测的滚塑机械的待检测轴承图像和待检测转轴图像；对待检测轴承图像中的轴承特征进行提取，所述轴承特征包括内环圆周缺陷程度、外环圆周缺陷程度、内外环中心偏移度和轴承颜色复杂度；根据所述轴承特征得到轴承故障程度；利用霍夫变换获取待检测轴承图像中转轴的弯曲程度；根据轴承故障程度指标和转轴弯曲程度，得到待检测的滚塑机械的故障程度。本发明通过对滚塑机械故障程度进行自动检测，提高了对滚塑机械故障检测的效率。
基于人工智能机械故障检测方法

[发明专利]一种基于光纤光栅的轴承振动故障检测装置-CN202310719015.2在审
发明人：陈彬;刘阁;陈俊森;全宇轩;张永昌;鄯辰泽 -专利权人：华北科技学院（中国煤矿安全技术培训中心）
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明涉及轴承振动故障检测技术领域，具体涉及一种基于光纤光栅的轴承振动故障检测装置。该装置包括：光源单元、振动故障检测单元和解调单元；光源单元包括光纤环形器、激光光源，振动故障检测单元包括壳体，光纤，光纤光栅，活塞，弹簧基座，弹簧基座，弹簧基座，弹簧基座，弹簧，弹簧，弹性体和进油口；解调单元包括光纤光栅解调器；光源单元发出光源经由光纤、光纤光栅，进入振动故障检测单元，进行检测，检测后信号由光纤光栅和光纤返回解调单元，由光纤光栅解调器进行解调，获取轴承振动信息，根据轴承振动信息判断轴承的是否故障。本发明提供的轴承振动故障检测装置能够在多种不同的环境下稳定且精确的判断轴承是否故障。
一种基于光纤光栅轴承振动故障检测装置

[发明专利]轴承的故障检测方法、故障检测装置和故障检测系统-CN202011474354.1在审
发明人：霍华;杨树升;杨东红;邱志;王勇 -专利权人：舍弗勒技术股份两合公司
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：本发明提供轴承的故障检测方法、故障检测装置和故障检测系统，轴承用于支承电机轴或者与电机轴相联的输入轴或输出轴，方法包括：建立用于表示轴承的转动角度(θ)与电机的参考电流(I)之间的关系的电流角度关系(I‑θ)；当轴承的转动角度等于检测角度(θj)时，测量电机的检测电流(Ijx)；根据电流角度关系(I‑θ)，得到检测角度(θj)对应的检测参考电流(Ij)；比较检测电流(Ijx)与检测参考电流(Ij)的值，当检测电流(Ijx)与检测参考电流(Ij)的差值超过目标阈值时，输出初步报警信号。根据本发明的轴承的故障检测方法操作简便且能及时、准确地对故障作出判断。根据本发明的轴承的故障检测装置和故障检测系统具有同样的优点。
轴承故障检测方法装置系统

[发明专利]基于WPT-1DCNN的电机轴承的故障诊断方法-CN202310480764.4在审
发明人：许伯强;刘浩然;徐严侠 -专利权人：北京科锐特科技有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：本发明涉及轴承故障诊断技术领域，具体提供一种基于WPT‑1DCNN的电机轴承的故障诊断方法，旨在解决现有轴承故障诊断方法对于轴承故障诊断的准确度不高的问题。为此，本发明的基于WPT‑1DCNN的电机轴承的故障诊断方法包括：获取待检测电机轴承的振动信号；将待检测电机轴承的振动信号进行WPT变换，并确定多层小波包分解后，提取待检测电机轴承的振动信号的频域特征向量；将待检测电机轴承的振动信号和待检测电机轴承的振动信号的频域特征向量输入到预先训练好的双分支故障诊断模型，双分支故障诊断模型输出待检测电机轴承的振动信号的故障分类结果。该诊断方法可以将轴承故障的准确率进一步提高，并具有良好的泛化性。
基于 wpt dcnn 电机轴承故障诊断方法

[发明专利]一种轴承故障检测方法及装置-CN202310651998.0在审
发明人：李辅乐;赵新龙 -专利权人：浙江理工大学常山研究院有限公司
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明公开了一种轴承故障检测方法及装置，属于轴承故障检测技术领域，方法包括：以预设采集频率，间隔设置加速度计，采集样本轴承在多个时间点的轴承振动信号；对轴承振动信号进行增强处理；采用连续小波变换分别将各组轴承振动增强信号转换为二维时频图；将多个二维时频图进行划分，得到多个数据集；构建包括分类器和多层卷积网络的轴承故障检测器；结合轴承振动信号相对应的故障类型，利用训练集、验证集和测试集中的二维时频图对轴承故障检测器进行优化和训练；利用训练好的轴承故障检测器对轴承进行故障检测提升轴承故障诊断准确性，减少了对人工经验的依赖，能够实现实时检测和预警，从而提高机械设备的可靠性和运行效率。
一种轴承故障检测方法装置

[发明专利]结合遗传算法优化参数和机器视觉的轴承故障检测算法-CN201810635047.3在审
发明人：陈亮;徐玮鑫;金尚忠;张淑琴;徐时清;刘泽森;孟庆阳;华静;谷振寰 -专利权人：中国计量大学
申请日： 2018-06-20 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：本发明提供一种结合遗传算法优化参数和机器视觉的轴承内部及端面故障检测算法。属于分析及测量控制技术领域。包含轴承内部故障检测以及轴承端面故障检测。先以振动信号小波包分解后各子频带的能量作为故障检测特征，在支持向量机(SVM)训练过程中采用遗传算法(GA)优化多模态融合参数，实现轴承内部的故障检测；再对轴承端面进行图像采集，利用机器视觉技术对采集到的图像进行滤波处理，并运用Canny算子完成边缘检测，通过Otsu算法计算出圆环区域的最佳阈值，实现缺陷分割，最终实现轴承端面故障检测。在一定程度上提高了轴承故障检测的准确率。
故障检测轴承端面轴承遗传算法优化轴承故障检测机器视觉测量控制技术故障检测算法机器视觉技术内部故障检测小波包分解支持向量机边缘检测滤波处理缺陷分割算法计算图像采集训练过程遗传算法圆环区域振动信号多模态子频带准确率算法采集图像融合优化分析

[发明专利]一种风力机轴承故障诊断的方法-CN201910416773.0有效
发明人：王向华;任衍恒;张春明 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2019-05-17 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种风力机轴承故障诊断的方法，包括：轴承故障检测和轴承故障分离，所述轴承故障检测的步骤为：获取待检测数据，从待检测数据提取特征值，并转化为二进制串；将待检测数据的二进制串与检测器1按照海明距离公式进行比较，如果不匹配，则轴承是健康的，如果匹配，则轴承出现故障。所述轴承故障分离的步骤为：获取待检测数据，从待检测数据提取特征值，并转化为二进制串；将待检测数据的二进制串与检测器i+1按照海明距离公式进行比较，如果不匹配，则未出现故障i，如果匹配，则出现故障i，其中
一种风力机轴承故障诊断方法

[发明专利]用于检测机车轴承故障的方法-CN201510482513.5有效
发明人：杨玉娇;张征;赵晓飞 -专利权人：杨玉娇;张征;赵晓飞
申请日： 2015-08-07 - 公布日： 2017-10-13 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种机车轴承故障的检测方法，其针对机车运用的实际情况，采用温度检测法和振动检测法相结合的方式对机车轴承故障进行检测，在采用温度检测法对机车轴承故障进行检测时，引入了温度趋势分析方法和“抓预警、保报警”的提前干预的处理方法，在采用振动方法对机车轴承故障进行检测时，采用简易诊断结合精密诊断、振动检测和冲击脉冲检测相结合等的方法，从而能够对机车轴承故障进行提前预警，可以及时对出现早期故障的轴承进行处理
用于检测机车轴承故障方法

[发明专利]一种基于云雾边协同的轴承监测方法及系统-CN202011539359.8在审
发明人：徐驰;谭强;孙善宝;于玲 -专利权人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于云雾边协同的轴承监测方法及系统，监测方法包括：获取预设周期内，若干组轴承监测终端中各组监测终端对相应轴承的故障检测数据集；将各组监测终端对相应轴承的故障检测数据发送云端，以使云端确定在各组监测终端中，对相应轴承的故障检测数据集的数量达到或小于预设更新阈值的每组监测终端，并确定每组监测终端中任意一个监测终端的故障检测普适性神经网络模型；根据监测终端对相应轴承的故障检测数据，对监测终端的故障检测普适性神经网络模型进行训练，得到监测终端的更新的故障检测神经网络模型。本申请通过将云端、雾端、轴承的监测终端紧密融合且协同工作，提升了监测终端对相应轴承的故障检测的实时性。
一种基于云雾协同轴承监测方法系统

[发明专利]一种滚动轴承故障检测方法-CN202210514197.5有效
发明人：张永平;杨健;徐森 -专利权人：盐城工学院;盐城工学院技术转移中心有限公司
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明属于机械故障诊断技术领域，公开了一种滚动轴承故障检测方法，获取滚动轴承的原始振动信号，并采用基于小波包分解对原始振动信号进行预处理，得到特征向量，并进行归一化处理；构建划分样本集，并按滚动轴承故障类别划分为训练集和测试集，提取滚动轴承的原始振动信号的时域和频域特征；采用Canopy‑Kmeans算法对滚动轴承故障检测模型进行训练，采用训练后的滚动轴承故障检测模型对滚动轴承故障检测，得到滚动轴承故障检测结果。本发明使用了Canopy算法进行粗聚类，可以有效地减少算法的时间复杂度，并且针对Canopy算法的中心点以及阈值选取都做了改进，可以检测出混合或者未识别的故障类型。
一种滚动轴承故障检测方法

[发明专利]基于离散隐马尔可夫模型的轴承故障检测方法和系统-CN202111031722.X在审
发明人：李泽芳;李吉龙;傅中君;柳益君 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于离散隐马尔可夫模型的轴承故障检测方法和系统，所述方法包括以下步骤：建立离散隐马尔可夫模型的优化算法；获取待检测轴承数据；对待检测轴承数据进行特征提取以得到待检测轴承不同故障类型的特征向量；确定离散隐马尔可夫模型的代码本以得到待检测轴承不同故障类型的观测序列；根据优化算法和待检测轴承不同故障类型的观测序列训练离散隐马尔可夫模型；根据待检测轴承不同故障类型的特征向量和训练后的离散隐马尔可夫模型对待检测轴承进行故障检测本发明能够降低对初值的依赖性，并能够提高搜索能力，从而能够提高离散隐马尔可夫模型参数学习的精度，并且能够保证故障检测的精度。
基于离散隐马尔可夫模型轴承故障检测方法系统

[发明专利]轴承故障视觉振动检测方法及系统-CN202110564916.X在审
发明人：杨学志;沈晶;张龙;张肖;孔瑞;杨平安;吴克伟 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明公开了一种轴承故障视觉振动检测方法及系统，该方法包括：采集轴承的故障视频信息；根据轴承的故障视频信息获取轴承的全层全局视觉振动信号；根据全层全局视觉振动信号，计算得到轴承的故障信噪比，并根据故障信噪比计算得到基于故障信噪比的广义Kurtosis算子；分离全层全局视觉振动信号，并根据广义Kurtosis算子计算得到全层全局视觉振动信号的冲击分量；根据冲击分量对轴承进行故障分析。本发明可实现轴承故障的非接触式检测，提高故障检测的自动化程度、准确度和场景普适性，并且可有效简化故障检测流程，节约人工成本。
轴承故障视觉振动检测方法系统

[发明专利]一种基于表示学习的轴承故障检测和分类的一体化方法-CN202210416390.5有效
发明人：张九思;李翔;罗浩;张可;安翼尧;田纪伦;尹珅 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：一种基于表示学习的轴承故障检测和分类的一体化方法，本发明涉及轴承故障检测和分类的一体化方法。本发明的目的是为了解决现有采用数据驱动的方法进行轴承故障诊断过程中，获得大量的轴承故障样本是十分困难的，以及为不同的故障类型的数据设计准确的标签存在很大的限制的问题。过程为：1、提取轴承的振动数据；2、特征提取：从时域、频域2个角度提取数据的特征；3、搭建故障检测神经网络：故障检测神经网络包括编码器、噪声引入、自注意力机制层以及解码器；4、训练故障检测神经网络；5、搭建故障分类神经网络；6、训练故障分类神经网络；7、在线故障检测与故障分类。本发明用于轴承故障诊断与人工智能相结合的学科交叉领域。
一种基于表示学习轴承故障检测分类一体化方法

[发明专利]一种轴承振动信号的故障检测和分类方法-CN202010394762.X在审
发明人：杨强;胡颖泽 -专利权人：苏州求臻智能科技有限公司
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种轴承振动信号的故障检测和分类方法，该方法搭建于滚动轴承设备领域，利用振动信号数据和深度神经网络进行轴承设备的故障诊断；轴承设备诊断系统在获取各种故障状态下的轴承振动信号数据后，利用所有类别的故障振动信号训练一个卷积神经网络模型，用于后续轴承的故障检测。相对于传统的设备故障检测方法，本方法采用深度学习的方法，以实际场景为依托大幅提升了车间中轴承设备故障的检测水平，提升了检测和诊断效率，提高了经济效益。
一种轴承振动信号故障检测分类方法

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