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摘 要:本发明公开了一种基于多分类模糊相关向量机的滚动轴承智能故障诊断方法。利用加速度传感器对滚动轴承的振动信号进行采集,在不同噪声强度下得到了各运行状态小波包能量特征向量,并引入新的基于类中心的隶属度计算法方法,在此基础上构建了基于多分类模糊相关向量机实现了滚动轴承的智能故障诊断,并利用多分类模糊相关向量机对故障特征向量样本集进行训练与测试,将测试结果与实际故障类型比较,验证了诊断方法的有效性,实现了滚动轴承的智能故障诊断。本诊断方法克服了传统智能故障诊断方法在强噪声环境下诊断准确率不高的不足,且故障诊断效率高以及抗噪性能好,适用于复杂噪声环境下的滚动轴承故障诊断,具有较好的工程价值和应用前景。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010332959.0 | 专利名称: | 基于多分类模糊相关向量机的滚动轴承智能故障诊断方法 |
申请日: | 2020-04-24 | 申请/专利权人 | 滁州学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 安徽省滁州市会峰西路1号(会峰校区) |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/214搜分类 轴承 诊断 动轴搜索 |
公开/公告日: | 2023-03-24 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111611867B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |