一种基于卷积自编码的变工况下滚动轴承故障诊断方法
基本信息
| 申请号 | CN202111258171.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114136619A | 公开（公告）日 | 2022-03-04 |
| 申请公布号 | CN114136619A | 申请公布日 | 2022-03-04 |
| 分类号 | G01M13/045（2019.01）I;G06F17/18（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 渠立秋;卫军会;王春;许园;董志军;许立环;周阳 | 申请（专利权）人 | 国家能源集团宿迁发电有限公司 |
| 代理机构 | 南京经纬专利商标代理有限公司 | 代理人 | 曹佩佩 |
| 地址 | 223803江苏省宿迁市宿城区洋北镇宿迁电厂 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于卷积自编码的变工况下滚动轴承故障诊断方法，具体包括如下步骤；获得样本数据集：通过公开数据集获取滚动轴承在多个工况下的振动信号，得到振动信号的样本数据集，所述样本数据集包括源域数据集和目标域数据集；将源域数据集和目标域数据集分别输入至一维卷积自编码的编码器中，得到源域特征参数矩阵和目标域特征参数矩阵；重构样本数据集，通过重构后的样本数据集和样本数据集计算得到均方误差损失函数；训练一维卷积自编码和卷积神经网络；通过训练好的网络计算得到目标域数据集的诊断准确率；通过将一维卷积自编码和卷积神经网络相结合，实现了自适应特征提取和领域自适应的变工况下滚动轴承故障诊断。 |
