[发明专利]一种轴承单一故障智能检测方法在审
| 申请号： | 201910780429.X | 申请日： | 2019-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN110766035A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 张欢;陆见光;唐向红;张帆 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 11362 北京联创佳为专利事务所(普通合伙) | 代理人： | 韩炜 |
| 地址： | 550025 *** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种轴承单一故障智能检测方法。按下述步骤进行：a.信号采集：采集轴承多传感器数据，构建数据集；b.数据预处理：从数据集中随机抽样，形成训练集和测试集；c.特征提取：基于SAE算法进行训练集和测试集的特征提取，得到特征数据集；d.分类器训练：对特征数据集中的特征数据进行分类训练，得到多个分类器；e.IDS融合：通过改进的D‑S证据理论对所有分类器的分类结果进行融合计算，得到融合结果；所述的改进的D‑S证据理论是通过建立识别框架和重新计算分配权重函数得到的；f.得到准确度：将实际标签与融合结果进行比较，得到所提方法的精度。本发明检测精度高，适用性强。 | ||
| 搜索关键词： | 特征数据 融合 特征提取 证据理论 测试集 分类器 训练集 轴承 分类器训练 数据预处理 准确度 多传感器 分类结果 分配权重 故障智能 数据集中 随机抽样 信号采集 重新计算 数据集 检测 按下 构建 算法 改进 标签 采集 分类 | ||
【主权项】：
1.一种轴承单一故障智能检测方法，其特征在于，按下述步骤进行：/na.信号采集：采集轴承多传感器数据，构建数据集；/nb.数据预处理：从数据集中随机抽样，形成训练集和测试集；/nc.特征提取：基于SAE算法进行训练集和测试集的特征提取，得到特征数据集；/nd.分类器训练：对特征数据集中的特征数据进行分类训练，得到多个分类器；/ne.IDS融合：通过改进的D-S证据理论对所有分类器的分类结果进行融合计算，得到融合结果；所述的改进的D-S证据理论是通过建立识别框架和重新计算分配权重函数得到的；/nf.得到准确度：将实际标签与融合结果进行比较，得到所提方法的精度。/n
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