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申请/专利权人：潍坊学院
摘要：本发明涉及设备状态监测与故障诊断技术领域，公开了基于水平可视图模体特征的滚动轴承状态分类方法及系统，方法包括：将每种类型的滚动轴承振动信号转换为水平可视图；按照时间顺序对水平可视图的节点进行标记，得到n点模体；对于n点模体存在m种模体类型；计算每种n点模体出现的频率；基于所有种类n点模体出现的频率，得到特征向量；基于特征向量，提取出当前故障类型的轴承振动信号的特征元素；得到所有已知滚动轴承故障类型的轴承振动信号的特征元素；获取待分类的轴承振动信号，选择相似度最大值所对应的已知滚动轴承故障类型，作为待分类轴承振动信号的故障类型。本发明能够正确识别轴承单一故障和复合故障、不同类型和严重程度。
主权项：1.基于水平可视图模体特征的滚动轴承状态分类方法，其特征是，包括：（1）获取若干个已知故障类型的滚动轴承振动信号；（2）将每种类型的滚动轴承振动信号转换为水平可视图；按照时间顺序，对水平可视图的节点进行标记，得到点模体；其中，和均为大于2的正整数；（3）对于点模体，存在种模体类型；计算每种点模体出现的频率；基于所有种类点模体出现的频率，得到模体特征向量；（4）基于模体特征向量，提取出当前故障类型的轴承振动信号的特征元素；所述基于模体特征向量，提取出当前故障类型的轴承振动信号的特征元素，包括：假设三维矩阵代表所有滚动轴承状态下所有数据段产生的特征向量矩阵，代表模体类型的数目，代表数据段数目，代表滚动轴承状态数目，，；计算第个数据段、第种模体类型所对应的特征向量的标准差，；计算第种模体类型所对应的所有a段数据的标准差的平均值；选取平均值最大的种模体类型的出现频率，作为最小数目的特征元素；（5）重复步骤（2）~（4），得到所有已知滚动轴承故障类型的轴承振动信号的特征元素；（6）获取待分类的轴承振动信号，采用（2）~（4）同样的步骤，得到待分类轴承振动信号的特征元素；将待分类轴承振动信号的特征元素，与所有已知滚动轴承故障类型的轴承振动信号的特征元素，进行相似度计算，选择相似度最大值所对应的已知滚动轴承故障类型，作为当前待分类轴承振动信号的故障类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 潍坊学院 基于水平可视图模体特征的滚动轴承状态分类方法及系统
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