[发明专利]一种基于非线性流形学习的滚动轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202210811599.1 | 申请日： | 2022-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN115096593A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 戚晓利;程主梓;崔创创;杨艳;王兆俊 | 申请（专利权）人： | 安徽工业大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 马鞍山市金桥专利代理有限公司 34111 | 代理人： | 王益西 |
| 地址： | 243000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于非线性流形学习的滚动轴承故障诊断方法，属于故障诊断技术领域。本发明包括以下步骤：首先采集滚动轴承的各类工况信号，并获取其时域信号样本集；接着对采集的滚动轴承工况信号进行特征提取和二次特征筛选；然后对于经过二次特征筛选后的各类工况信号数据，量化其低维样本点之间的降维性能指标和构建可视化三维图。本发明融入了监督学习思想和基于马氏距离的度量方式，通过对可视化三维图中各类工况样本之间的聚散性分析，能够有效判断出滚动轴承的各类故障类型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 非线性 流形 学习 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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