申请/专利权人：浙江中烟工业有限责任公司

申请日：2024-03-25

公开（公告）日：2024-07-02

公开（公告）号：CN118275116A

主分类号：G01M13/04

分类号：G01M13/04;G06F18/10;G06F18/214;G06F17/10;G06N3/084;G06F18/24;G01M13/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.19#实质审查的生效;2024.07.02#公开

摘要：本发明公开了一种噪声激励的轴承故障诊断方法、装置及可读存储介质，属于工程机械智能诊断技术领域，包括：采集轴承振动信号并制作为输入数据；根据所述输入数据，基于预训练的双重加噪诊断模型进行噪声诊断处理，获得轴承故障诊断结果；其中，在双重加噪诊断模型训练过程中采用对训练样本和诊断模型进行双重加噪，更新双重加噪诊断模型性能参数，获得最优双重加噪诊断模型。本发明通过对训练样本和诊断模型进行双重加噪，双重加噪诊断模型能够对轴承工作数据进行实时故障诊断，并打破因在轴承振动数据采集过程中不可避免地伴随各种类型的噪声，解决了故障诊断中对噪声的厌噪观念，发挥利用了噪声的有益性，实现轴承故障诊断结果的精度优化。

主权项：1.一种噪声激励的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：采集轴承振动信号并制作为输入数据；根据所述输入数据，基于预训练的双重加噪诊断模型进行噪声诊断处理，获得轴承故障诊断结果；其中，双重加噪诊断模型的训练过程包括：分别采集正常运行状态的轴承振动信号和故障状态的轴承振动信号；根据正常运行状态的轴承振动信号和故障状态的轴承振动信号分别预估噪声，获得正常运行状态噪声和故障状态噪声的强度预估值；以及根据正常运行状态的轴承振动信号和故障状态的轴承振动信号分别进行数据划分，获得正常运行状态和故障状态的训练样本；根据正常运行状态噪声和故障状态噪声的强度预估值借助噪声模型，生成正常运行状态和故障状态相关联的高斯噪声；并将正常运行状态和故障状态相关联的高斯噪声分别注入对应的训练样本，获得正常运行状态的含噪训练样本和故障状态的含噪训练样本；根据正常运行状态的含噪训练样本和故障状态的含噪训练样本训练诊断模型，获得双重加噪诊断模型，用于轴承振动信号的在线诊断。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江中烟工业有限责任公司 噪声激励的轴承故障诊断方法、装置及可读存储介质

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