一种基于短时希尔伯特变换的滚动轴承故障诊断方法
基本信息
| 申请号 | CN201910944732.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111238814B | 公开（公告）日 | 2021-08-31 |
| 申请公布号 | CN111238814B | 申请公布日 | 2021-08-31 |
| 分类号 | G01M13/045;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 李倩;柳树林;杨皓杰;孙丰诚 | 申请（专利权）人 | 杭州安脉盛智能技术有限公司 |
| 代理机构 | 杭州杭诚专利事务所有限公司 | 代理人 | 尉伟敏 |
| 地址 | 310000 浙江省杭州市滨江区西兴街道阡陌路482号智慧e谷B座17层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及轴承故障检测技术领域，公开了一种基于短时希尔伯特变换的滚动轴承故障诊断方法，包括：A)采集轴承振动信号，利用最小熵解卷积设计最优滤波器；B)利用最优滤波器对轴承振动信号进行滤波处理；C)对滤波处理后的轴承振动信号进行短时希尔伯特变换，获得特征图像；D)构建卷积神经网络模型；E)利用已经训练好的卷积神经网络模型实现轴承故障类别分类。本发明利用最小熵解卷积对采集到的信号进行滤波处理，再通过短时希尔伯特变换方法获取特征图像，能够最大限度地保留振动信号特征，再通过卷积神经网络实现了轴承故障类型以及故障严重程度的分类，提高了故障分类的准确性。 |
