買(mǎi)專利賣(mài)專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉燕山大學(xué)申請(qǐng)的專利一種滾動(dòng)軸承的故障診斷方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115060494B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210593610.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01M13/045；該發(fā)明授權(quán)一種滾動(dòng)軸承的故障診斷方法是由梁朋飛;于卓澤;田嘉野;帥瀚欽;陶睿設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種滾動(dòng)軸承的故障診斷方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種滾動(dòng)軸承的故障診斷方法，其包括以下步驟：將采集的滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)劃分并轉(zhuǎn)換為小波時(shí)頻圖像；對(duì)所有小波時(shí)頻圖像處理得到訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；構(gòu)建深度殘差網(wǎng)絡(luò)；確定訓(xùn)練集中錯(cuò)誤標(biāo)記樣本的個(gè)數(shù)；使用訓(xùn)練集和驗(yàn)證集對(duì)預(yù)先創(chuàng)建的改進(jìn)的深度殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，得到驗(yàn)證集上診斷效果最優(yōu)的診斷模型；使用測(cè)試集測(cè)試最優(yōu)的診斷模型，并輸出故障診斷結(jié)果。該方法利用奇異值分解求解最大值進(jìn)行降維，能夠保留更多的特征值；利用全局奇異值代替全連接層，避免過(guò)度擬合；損失函數(shù)能夠最大化的降低錯(cuò)誤標(biāo)記樣本對(duì)診斷結(jié)果的影響，最后得到的診斷模型對(duì)噪聲環(huán)境的適應(yīng)性更強(qiáng)，并且故障診斷穩(wěn)定性更好，診斷結(jié)果更加準(zhǔn)確。

本發(fā)明授權(quán)一種滾動(dòng)軸承的故障診斷方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種滾動(dòng)軸承的故障診斷方法，其特征在于：其包括以下步驟：S1、將采集的滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)劃分為前后銜接的多個(gè)數(shù)據(jù)段，并利用小波變換公式將采集到的振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為小波時(shí)頻圖像；S2、對(duì)所有小波時(shí)頻圖像進(jìn)行隨機(jī)劃分和歸一化處理，得到訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；S3、根據(jù)預(yù)定的測(cè)試指標(biāo)，確定訓(xùn)練集中的錯(cuò)誤標(biāo)記樣本的個(gè)數(shù)，測(cè)試指標(biāo)包括測(cè)試準(zhǔn)確率和工程實(shí)際經(jīng)驗(yàn)；S4、構(gòu)建深度殘差網(wǎng)絡(luò)，深度殘差網(wǎng)絡(luò)包括卷積層、奇異值分解池化層以及奇異值分解自適應(yīng)層，所述奇異值分解池化層用于利用奇異值分解法得出多個(gè)卷積核的奇異值，并構(gòu)建多個(gè)卷積核的奇異值矩陣作為奇異值分解池化層的輸出矩陣，所述奇異值分解自適應(yīng)層用于利用奇異值分解法計(jì)算得出每一張小波時(shí)頻圖像的奇異值，并將所有小波時(shí)頻圖像的奇異值拼接為向量作為深度殘差網(wǎng)絡(luò)softmax層的輸入向量；S5、在所述深度殘差網(wǎng)絡(luò)中添加損失函數(shù)和激活函數(shù)，所述損失函數(shù)的表達(dá)式如下式所示： 其中，t1和t2均為常數(shù)，0≤t11,t21,zj代表softmax層的輸入,[·]+＝max{·,0}，γtz通過(guò)進(jìn)行計(jì)算，N為訓(xùn)練樣本總數(shù)，x為樣本，i為樣本的數(shù)量，c為故障類別總數(shù)，j為1,2，...c的常數(shù)；所述激活函數(shù)如下式所示： S6、對(duì)深度殘差網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率進(jìn)行優(yōu)化，使用動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率代替常用的靜態(tài)學(xué)習(xí)率，使學(xué)習(xí)率隨著訓(xùn)練進(jìn)行而逐漸減小，動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率的公式如下式所示： 其中，μ為當(dāng)前學(xué)習(xí)率；μmin為最小學(xué)習(xí)率；μ0為初始學(xué)習(xí)率；δ為為衰減因子；gs為當(dāng)前訓(xùn)練步數(shù)；ds為批處理中樣本數(shù)和整個(gè)訓(xùn)練集樣本個(gè)數(shù)之比；S7、使用訓(xùn)練集對(duì)深度殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并使用驗(yàn)證集對(duì)步驟S5的深度殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證，得到驗(yàn)證集驗(yàn)證的診斷效果最優(yōu)的訓(xùn)練后的故障診斷模型；S8、將測(cè)試集作為步驟S6得到的最優(yōu)的故障診斷模型的輸入，并輸出最終的故障診斷結(jié)果。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人燕山大學(xué)，其通訊地址為：066004 河北省秦皇島市河北大街西段438號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。