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一种基于改进小波神经网络的滚动轴承的故障检测方法

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摘要

本发明为一种基于改进小波神经网络的滚动轴承的故障检测方法，利用小波包分解后各频段能量的分布作为特征向量输入神经网络，利用改进的小波神经网络完成滚动轴承故障模式的识别。理论和实验证明用该方法提取故障特征能加快小波神经网络的训练速度，能迅速地对滚动轴承进行故障的检测和定位。

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-02-11

发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06K9/62 申请公布日:20170901 申请日:20170502

发明专利申请公布后的视为撤回
2017-09-29

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20170502

实质审查的生效
2017-09-01

公开

公开

1. 一种基于改进小波神经网络的滚动轴承的故障检测方法 [P] . 中国专利： CN107122802A . 2017-09-01
2. 一种基于改进粒子群小波神经网络的缺陷分类方法 [P] . 中国专利： CN109934810A . 2019-06-25
3. Method for rolling bearing fault detection based on enhancing statistical asymmetry [P] . 美国专利： US10379000B2 . 2019-08-13

机译：基于增强统计不对称性的滚动轴承故障检测方法
4. METHOD FOR ROLLING BEARING FAULT DETECTION BASED ON ENHANCING STATISTICAL ASYMMETRY [P] . 欧洲知识产权局专利： EP2553418B1 . 2017-08-16

机译：基于统计不对称性的滚动轴承故障检测方法
5. METHOD FOR ROLLING BEARING FAULT DETECTION BASED ON ENHANCING STATISTICAL ASYMMETRY [P] . 欧洲知识产权局专利： EP2553418A4 . 2015-12-23

机译：基于统计不对称性的滚动轴承故障检测方法