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基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法

基本信息

申请号 CN201811583249.4 申请日 -
公开（公告）号 CN111351665B 公开（公告）日 2021-08-31
申请公布号 CN111351665B 申请公布日 2021-08-31
分类号 G01M13/045（2019.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分类 测量；测试;
发明人 夏筱筠;孙鑫;孙维堂;聂菲;陆洋;贾欢 申请（专利权）人 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
代理机构 沈阳科苑专利商标代理有限公司 代理人 李巨智
地址 110168辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
法律状态 -

摘要

摘要 本发明涉及一种基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法，采集滚动轴承的多组原始振动数据，并将数据分为训练集和验证集；对训练集的每一组原始振动数据进行EMD分解，得到各个模态分量，将各个模态分量组合，得到二维特征图；将二维特征图输入到残差神经网络模型进行训练，并利用验证集调整出残差神经网络模型的超参数，形成训练后的残差神经网络模型；将滚动轴承的二维特征图输入到训练后的残差神经网络模型，输出故障诊断结果。本发明不需要复杂的统计学习过程，也不需要对轴承信息特殊的预处理，特征提取的过程比较便利；残差神经网络模型的搭建简单，训练速度快，分类准确率和召回率高。