一种基于机器学习分类算法的机械设备故障诊断方法
基本信息
| 申请号 | CN201910427830.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110108431A | 公开（公告）日 | 2021-07-16 |
| 申请公布号 | CN110108431A | 申请公布日 | 2021-07-16 |
| 分类号 | G01M7/02;G01M13/021;G01M13/028;G01M13/045;G06K9/00;G06K9/62 | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 胡翔;彭朋;马骥;吕芳洲;夏立印 | 申请（专利权）人 | 西安因联信息科技有限公司 |
| 代理机构 | 西安通大专利代理有限责任公司 | 代理人 | 范巍 |
| 地址 | 710000 陕西省西安市高新区唐延南路十号中兴产业园主研发楼C座C501 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种基于机器学习分类算法的机械设备故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1，利用加速度传感器采集机械设备关键点的振动信号，并存储振动信号原始波形；步骤2，对步骤1采集得到的振动信号进行筛选判断；步骤3，对筛选后的振动信号进行预处理；步骤4，对步骤3中得到的加速度信号、速度信号、包络信号进行特征提取；步骤5，将步骤4所得的特征向量输入至故障分类模型中，模型输出设备对应的故障诊断结果。本发明基于机器学习分类算法建立机械设备的智能诊断模型，进而实现机械设备故障的智能诊断。 |
