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申请/专利权人：华南理工大学;广东石油化工学院
摘要：本发明涉及一种基于BWO‑VMD的改进ConvNeXt网络轴承故障诊断方法，其包括以下步骤：收集多个不同健康状态的轴承振动信号，对这些信号采用BWO‑VMD方法进行分解，获取最优特征IMF分量；将IMF分量作为振动信号的特征样本，选用数据重叠分割的方法获取大量特征样本，将特征样本采用GADF转换为二维图像特征；对特征样本划分训练集和测试集，输入改进ConvNeXt网络中学习特征并进行故障识别；通过本方法的模型训练可以快速达到收敛稳定，且对不同的振动信号均能提取有效故障特征，其识别准确率高，诊断功能好。
主权项：1.基于BWO-VMD的改进ConvNeXt网络轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：Step1：收集多个不同健康状态的轴承振动信号，对这些信号采用BWO-VMD方法进行分解，获取最优适应度的IMF分量；Step2：将IMF分量作为振动信号的特征样本，选用数据重叠分割的方法获取大量特征样本，将特征样本采用GADF转换为二维图像特征；Step3：对特征样本划分训练集和测试集，输入改进ConvNeXt网络中学习特征并进行故障识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 广东石油化工学院 基于BWO-VMD的改进ConvNeXt网络轴承故障诊断方法
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