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申请/专利权人：深圳潜翔定制设计有限公司
摘要：一种噪声条件下轴承故障的识别方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：S1：采集轴承振动加速度信号；S2：对原始信号进行归一化处理，将连续预设数目的采样点构建为一个待测样本；S3：将待测样本进行离散小波变换，取一层小波分解的低频系数进行信号重构，得到重构信号。S4：将S3中所述重构信号进行快速傅里叶变换，取其半边谱作为后续图神经网络的节点特征。S5：构建特征图：将S4中所述半边谱作为图神经网络的节点特征，计算各节点的特征之间的欧式距离；基于K近邻法则，形成边连接，非近邻点之间不存在边连接。S6：利用图神经网络的图卷积操作进行特征学习，并在图神经网络的最后构建Soft‑max分类器，实现轴承的故障识别。
主权项：1.一种轴承故障的识别方法，其特征在于，包括：S1：采集轴承振动加速度信号；S2：对原始信号进行归一化处理，将连续预设数目的采样点构建为一个待测样本；S3：将待测样本进行离散小波变换，取一层小波分解的低频系数进行信号重构，得到重构信号；S4：将S3中所述重构信号进行快速傅里叶变换，得到与重构信号等长的、关于中心对称的频谱信号，取其半边谱作为后续图神经网络的节点特征；S5：构建特征图：将S4中所述半边谱作为图神经网络的节点特征，计算各节点的特征之间的欧式距离；基于K近邻法则，对每个节点选择其欧氏距离上最近的k个点为其近邻点，形成边连接，非近邻点之间不存在边连接；S6：利用图神经网络的图卷积操作进行特征学习，并在图神经网络的最后构建Soft-max分类器，实现轴承的故障识别；所述步骤S3具体包括：利用一次离散小波变换会得到一组高频小波系数和一组低频小波系数；由于噪声具备高频特征，因此舍弃高频小波系数，保留低频小波系数；利用低频小波系数进行信号重构，重构方式采用Mallat算法，由此得到基于低频小波系数重构的重构信号；所述步骤S4具体包括：对重构信号进行快速傅里叶变换，得到等长的谱图，该谱图关于中心对称；由于该谱图是中心对称的，为避免信息冗余，取其半边谱作为后续图神经网络的节点特征。
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