申请/专利权人：南京工程学院

申请日：2020-07-09

公开（公告）日：2020-10-13

公开（公告）号：CN111767891A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G01M13/04(20190101);G01M13/045(20190101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2020.10.30#实质审查的生效;2020.10.13#公开

摘要：本发明公开了一种滚动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一，获取滚动轴承的原始振动数据；步骤二，对步骤一所得的原始振动数据提取时域特征；步骤三，利用PCA算法对步骤二时域特征数据进行降维去噪，提取时域特征主分量；步骤四，利用KICA算法对PCA得到的特征空间进行处理，得到各分量统计独立的特征空间；步骤五，利用SVM特征信号进行分类即故障诊断。本发明有效的克服了现有技术中特征信息复杂且冗余，特征信息表征能力不高以及故障诊断准确率不高的技术问题。同时在旋转设备在线监测领域拥有独特的优势。

主权项：1.一种滚动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一，获取滚动轴承的原始振动数据；步骤二，对步骤一所得的原始振动数据提取时域特征；其特征是：步骤三，利用PCA算法对步骤二时域特征数据进行降维去噪，提取时域特征主分量；步骤四，利用KICA算法对PCA得到的特征空间进行处理，得到各分量统计独立的特征空间；步骤五，利用SVM特征信号进行分类即故障诊断。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京工程学院 一种滚动轴承故障诊断方法

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