专利名称：基于振谱图和深度卷积神经网络的轴承故障诊断方
法
专利类型：发明专利
发明人：黄之文,朱坚民,高统林,魏周祥,陈琳,石园园,孟聪,黄
扬辉
申请号：CN201811567134.6申请日：20181220公开号：CN109612728A公开日：20190412
摘要：本发明提出了一种基于振谱图和深度卷积神经网络的轴承故障诊断方法，包括构建振动信号的振谱图和对应的故障标签、构建深度卷积神经网络、训练深度卷积神经网络以获取深度卷积神经网络模型及将振谱图输入深度卷积神经网络模型以轴承故障诊断识别结果。本发明针对滚动轴承故障特征难以准确表征的问题，基于轴承振动信号具有短时平稳性的特点，提出构建表征轴承故障的振动信号振谱图和用于滚动轴承故障诊断的深度卷积神经网络，采用已知振动信号振谱图及其对应的故障标签对网络进行训练得到深度卷积神经网络模型，对待识别振动信号构建振谱图，输入深度卷积神经网络模型，得到轴承故障诊断结果。该发明提高了轴承故障识别准确率。
申请人：上海理工大学
地址：200093 上海市杨浦区军工路516号
国籍：CN
代理机构：上海邦德专利代理事务所(普通合伙)
代理人：余昌昊
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