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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明涉及一种基于VMD多域特征与MEDA的滚动轴承跨工况故障诊断方法。包括：采集滚动轴承振动信号，构造源域数据和目标域数据；使用参数优化的VMD对源域数据和目标域数据进行VMD分解，提取其奇异值特征和排列熵特征，与原始信号的时域特征组成多域特征并进行归一化；利用GFK将源域数据和目标域数据变换到流形空间，获得流形特征；利用源域数据训练一个弱分类器，使用该弱分类器得到目标域伪标签；对流形特征进行动态分布对齐，初步得到分类器f；迭代修正目标域标签，直至收敛，返回最终分类器f；将不同工况样本输入训练好的模型分类器，判断滚动轴承运行状态。本发明可以仅使用一种工况数据，进而达到诊断不同转速、不同负载下的故障数据。
主权项：1.一种基于VMD多域特征与MEDA的滚动轴承跨工况故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、采集滚动轴承振动信号，构造源域数据和目标域数据；步骤S2、使用参数优化的VMD对源域数据和目标域数据进行VMD分解，提取其奇异值特征和排列熵特征，与原始信号的时域特征组成多域特征并进行归一化；步骤S3、利用GFK将源域数据和目标域数据变换到流形空间，获得流形特征；步骤S4、利用源域数据训练一个弱分类器，使用该弱分类器得到目标域伪标签；步骤S5、对流形特征进行动态分布对齐，初步得到分类器f；步骤S6、迭代修正目标域标签，直至收敛，返回最终分类器f；步骤S7、将不同工况样本输入训练好的模型分类器，判断滚动轴承运行状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 一种基于VMD多域特征与MEDA的滚动轴承跨工况故障诊断方法
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