申请/专利权人：石河子大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117871098A

主分类号：G01M13/045

分类号：G01M13/045;G06F18/20;G06F18/241

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明专利涉及农业装备易损零部件故障诊断技术领域，具体为一种基于VMD与CNN的采棉机采摘头齿轮箱轴承故障诊断方法，包括信号采集及预处理和构建故障诊断模型两部分。本发明设计了基于VMD的信噪分离原理，结合皮尔逊相关系数指标完成对信号的降噪处理。结合CNN网络模型，完成轴承的故障分类。实验表明，本文方法能够使采棉机采摘头齿轮箱轴承的故障诊断效率得到显著提高，对提升采棉机工作效率具有重要的意义。

主权项：1.一种基于VMD与CNN的采棉机采摘头齿轮箱轴承故障诊断方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤一：采集滚动轴承原始振动信号。步骤二：利用VMD算法实现信号的信噪分离，使用皮尔逊相关系数确定分解参数，VMD分解完成并得到个模态分量，重构去噪声后的振动信号数据；步骤三：将重构后的振动信号数据采用滑动重叠采样和归一化预处理，按照预设的固定时间序列长度对数据集划分比例，将数据划分为训练集、验证集和测试集；步骤四：设计卷积神经网络；步骤五：将步骤四中得到得训练集和验证集输入到CNN网络模型用于训练、验证，训练过程中不断调整网络参数，最终得到最优网络训练模型的权重文件；步骤六：使用步骤五中训练好的CNN网络模型进行滚动轴承的故障诊断。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 石河子大学 一种基于VMD与CNN的采棉机采摘头齿轮箱轴承故障诊断方法

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