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一种基于Gaussian Noise CNN模型多变工况下轴承故障诊断方法与系统

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本发明给出了一种基于Gaussian Noise CNN模型多变工况下轴承故障诊断方法与系统，包括使用振动传感器采集故障轴承振动信号，再对故障轴承振动信号采用定长随机分割方法进行分割获得数据样本；对数据样本按照滚动轴承的状态类型贴上各个类型对应的标签之后，再按照一定的比例划分为训练集、验证集和测试集；分别根据所述训练集和所述验证集中的数据制作出多种处于不平衡状态下的轴承故障数据集并将制作出的所有轴承故障数据集构成不平衡数据集；构建上述模型，分别用不同的轴承故障数据集训练上述模型，获得上述训练模型；利用上述训练模型对所述滚动轴承进行实时故障检测。本发明能够实时、准确、自动地识别轴承的运行状态，从而有效维护机械设备正常运转。

著录项

公开/公告号CN114662680B

专利类型发明专利
公开/公告日2022.08.30

原文格式PDF
申请/专利权人杭州谨煜科技有限公司;
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申请/专利号CN202210568699.6
发明设计人蔡绍滨;陈鑫;王宇昊;
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申请日2022.05.24
分类号G06N3/04(2006.01);G06N3/08(2006.01);G01M13/045(2019.01);
代理机构厦门福贝知识产权代理事务所(普通合伙) 35235;
代理人陈远洋
地址 310012 浙江省杭州市西湖区高技街30号303室
入库时间 2022-09-26 23:16:47

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