发明专利已授权

基于改进的VMD-CNN-BiLSTM的轴承故障预测方法

📄 申请号：CN202410480920.1 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2024-04-19

公开号

CN118395336B

公开日

2025-03-21

申请人

淮阴工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2433

IPC 分类号

G06F18_2433 , G01M13_045 , G06N3_006 , G06N3_0442 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G06F18_213 ,

技术画像

所属领域

故障预测故障预测深度学习信号处理

应用场景

轴承故障预测, 工业设备监测, 预测性维护, 旋转机械故障诊断, 智能制造

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于改进的VMD‑CNN‑BiLSTM的轴承故障预测方法，引入SMP混沌映射初始化鹰群分布，在北方苍鹰算法的第一阶段，引入搜索空间进行全局寻优，在北方苍鹰算法的第二阶段，引入莱维飞行策略改进算法；使用改进的北方苍鹰算法确认VMD模型中二次惩罚项；使用有效加权指标MBVH进行IMFs筛选，并进行信号重构，将重构信号划分为训练集和测试集；使用卷积神经网络进行特征提取，将CNN的输出序列和BiLSTM的输出序列进行残差连接，构建改进的CNN‑BiLSTM预测模型；输入测试集，将模型预测值重组叠加，得到输出序列，完成轴承故障预测。与现有技术相比，本发明通过使用UNGO算法优化VMD去噪模型、MBVH对信号进行筛选、对CNN‑BiLSTM预测模型进行优化，提升了轴承故障预测的时间和准确度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：74 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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