发明专利 已授权

基于Soft-IntroVAE和1D-2DA-FCNN的不平衡样本滚动轴承故障诊断方法及系统

📄 申请号:CN202311752424.9 📄 发布日:2026/05/15

著录项目信息

申请日
2023-12-19
公开号
CN117760731B
公开日
2024-07-12
申请人
江南大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

工业设备监测, 预测性维护, 智能制造

摘要

本发明提供一种基于Soft‑IntroVAE和1D‑2DA‑FCNN的不平衡样本滚动轴承故障诊断方法及系统,涉及故障检测技术领域,该方法包括利用传感器采样各类故障的振动信号;对传感器采集到的振动信号进行重叠采样,并通过FFT变换将一维时序数据转化为一维时频数据;将不均衡的训练数据样本输入到Soft‑IntroVAE样本生成模型中进行样本增广,并将增广后的数据与原始训练数据进行融合,构建新的平衡训练集;将平衡训练数据样本输入到1D‑2DA‑FCNN轴承故障诊断模型中进行训练;将测试数据样本输入训练好的1D‑2DA‑FCNN轴承故障诊断模型进行特征提取,并进行分类,输出分类结果。本发明在数据不均衡情况下,能够显著提高轴承故障诊断的准确率。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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