发明专利已授权

基于波形和无量纲学习的大机组摩擦故障分析方法及系统

📄 申请号：CN202011041725.7 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-09-28

公开号

CN112183344B

公开日

2021-06-01

申请人

广东石油化工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 , G06F17_14 , G06N20_00 ,

技术画像

所属领域

自动测试装置机械设备故障诊断信号处理人工智能算法

应用场景

工业设备故障诊断, 旋转机械状态监测, 发电机组运行监测, 预测性维护, 工业智能化

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摘要

本发明属于故障检测技术领域，公开了一种基于波形和无量纲学习的大机组摩擦故障分析方法及系统，利用双探头提取机器故障振动信号，并对数据进行预处理；同时进行摩擦故障特征提取，利用机器学习方法建立故障预测模型；预测未知标签信号是否存在故障，并确定故障类型。机器故障振动信号及数据进行预处理过程中，安装两个探点，通过两个探点采集得到大型滑动机组振动双视图信号；探针采集数据后，对齐进行离散傅里叶变换，并修饰变换后的傅里叶值；根据信号情况设置自适应阈值，降低信号存储量，加速传输。本发明在大机组摩擦故障诊断过程中，能够有效解决提取特征困难的问题；能够提取出有效的特征，解决故障预测问题。

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

一种双面脱泡涂布装置及工作方法

当前第 / 件

一种基于视频的烟雾场景下人的再识别方法、系统及终端

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