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摘要：本发明公开了一种基于图像信息的滚动轴承故障识别方法，属于机械系统故障诊断领域。本发明通过对滚动轴承的振动信号进行包络分析得到包络谱，引入滚动轴承型号、电机转速等先验知识，计算不同故障下对应的特征频率及其谐波，并利用标注工具对包络谱图片的故障特征频率及其谐波进行标注，将不带标签的包络谱图片作为训练好的滚动轴承信息识别模型的输入，就可根据模型输出结果计算识别对象对应的实际频率值，实现对故障的识别诊断。相比传统的振动分析方法，本发明方法在噪声环境中的表现更为稳定，且具有更高的自动化程度和实时性，不仅可以提高故障诊断的准确性，还能有效减少维护成本和停机时间。
主权项：1.一种基于图像信息的滚动轴承故障识别方法，其特征在于，包括：S1、对真实的滚动轴承振动信号进行数据分段处理，获得分段后的滚动轴承振动信号；对每一段滚动轴承振动信号进行带通滤波处理，获得带通滤波处理后的振动信号；应用Hilbert变换提取带通滤波处理后的振动信号的包络信号，对包络信号进行快速傅里叶变换以获得预设频率下的包络谱，将包络谱图片保存为图片格式，以构建样本集；对样本集划分为训练集、验证集和测试集；S2、引入先验知识，计算滚动轴承不同故障下对应的特征频率及其谐波，以此作为标准值；并利用标注工具对训练集、验证集中的图片的故障特征频率及其谐波进行标注，获得带标签的包络特征图；其中，标签采用文本格式存储；S3、将带标签的包络特征图作为滚动轴承信息识别模型的输入，滚动轴承信息识别模型通过Backbone骨干网络和Neck网络进行特征融合后输入Head网络，得到预测框的位置和置信度，采用非极大值抑制筛选预测框，计算损失函数调节权重参数，通过不断训练优化模型参数，得到最佳权重数据；载入最佳权重数据获得训练好的滚动轴承信息识别模型；S4、将测试集的包络谱图片输入训练好的滚动轴承信息识别模型以获得预测结果；依据预测结果确定故障类型。
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百度查询： 昆明理工大学 基于图像信息的滚动轴承故障识别方法
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