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一种基于非线性流形学习的滚动轴承故障诊断方法

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本发明公开了一种基于非线性流形学习的滚动轴承故障诊断方法，属于故障诊断技术领域。本发明包括以下步骤：首先采集滚动轴承的各类工况信号，并获取其时域信号样本集；接着对采集的滚动轴承工况信号进行特征提取和二次特征筛选；然后对于经过二次特征筛选后的各类工况信号数据，量化其低维样本点之间的降维性能指标和构建可视化三维图。本发明融入了监督学习思想和基于马氏距离的度量方式，通过对可视化三维图中各类工况样本之间的聚散性分析，能够有效判断出滚动轴承的各类故障类型。

著录项

公开/公告号CN115096593A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-23

原文格式PDF
申请/专利权人安徽工业大学;
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申请/专利号CN202210811599.1
发明设计人戚晓利;程主梓;崔创创;杨艳;王兆俊;
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申请日2022-07-11
分类号G01M13/045;G06K9/00;G06K9/62;
代理机构马鞍山市金桥专利代理有限公司;
代理人王益西
地址 243000 安徽省马鞍山市湖东路59号
入库时间 2023-06-19 16:56:28

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法律状态公告日

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法律状态
2022-09-23

公开

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