发明专利 已授权

基于轻量级卷积神经网络的自适应轴承故障诊断方法

📄 申请号:CN202310517323.7 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2023-05-09
公开号
CN116524272B
公开日
2025-01-28
申请人
盐城工学院, 盐城工学院技术转移中心有限公司
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

工业自动化, 设备维护, 状态监测, 智能制造, 旋转机械故障预测

摘要

本发明提供了基于轻量级卷积神经网络的自适应轴承故障诊断方法,包括:从轴承数据集中提取轴承图像并进行预处理,得到灰度图像,且按照预设比例将所述灰度图像划分为训练集和测试集;设计初始模型的缩放因子,并利用训练集对初始模型进行迭代训练,确定最优诊断精度的模型权重,并基于所述模型权重得到第一诊断模型;利用测试集对第一诊断模型进行测试,根据测试结果对第一诊断模型进行调整,得到目标诊断模型;利用所述目标诊断模型对当前机械设备的目标轴承图像进行故障诊断,得到故障类型;用以提高轴承故障诊断的诊断效率和诊断精度。
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

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