发明专利已授权

一种基于小波时频图与深度学习的轴承故障诊断方法

📄 申请号：CN202210523318.2 📄 发布日：2026/06/29

著录项目信息

申请日

2022-05-13

公开号

CN114964778B

公开日

2025-04-29

申请人

重庆理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01M13_045

IPC 分类号

G01M13_045 , G06F18_241 , G06N3_006 ,

技术画像

所属领域

轴承故障诊断故障诊断深度学习信号处理轴承故障诊断

应用场景

工业设备状态监测, 预测性维护, 智能制造

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摘要

本发明涉及一种基于小波时频图与深度学习的轴承故障诊断方法，方法包括：获取滚动轴承多个正常振动信号、多个外圈故障振动信号、多个内圈故障振动信号，以及多个滚动体故障振动信号；将每个正常振动信号、外圈故障振动信号、内圈故障振动信号以及滚动体故障振动信号依次进行VMD预处理和CWT处理后，得到包含有正常矩阵、外圈故障矩阵、内圈故障矩阵和滚动体故障矩阵的数据集；使用SSA对SDAE的学习率和批量大小两个参数进行全局组合优化，得到优化SDAE；将数据集输入至优化SDAE中进行训练；将采集到的待检测滚动轴承信号经过输入训练后的SDAE中获得故障评估与诊断结果。

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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当前第 / 件

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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：57 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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