申请/专利权人：兰州理工大学

申请日：2024-02-26

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117951604A

主分类号：G06F18/2415

分类号：G06F18/2415;G06N3/084;G06N3/0464;G06V10/764

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明公开了一种滚动轴承故障高效诊断方法及系统，属于转子故障诊断技术领域；该方法包括：将滚动轴承的一维振动信号转换为灰度图，从而减少噪声信号对原始信号的干扰；构建坐标Ghostbottleneck和自适应权重模块，利用Ghost模块加速模型速度，减少参数量，加入坐标注意力对通道间的关系进行建模，同时利用精确的位置信息捕获远程依赖性，以此来改良图像分类的性能；通过自适应权重模块在避免花费大量计算资源的同时充分利用了相似特征图，使得模型更加全面理解输入信号。本发明可以达到较高的准确率，模型具备良好抗噪能力，同时还具备较少的参数量以及较快的诊断速度，能够高效快速准确的进行滚动轴承故障诊断。

主权项：1.一种滚动轴承故障高效诊断方法，其特征在于，该方法包括：获取滚动轴承运行数据，将一维振动信号转换为灰度图，并根据预设比例划分为测试集和训练集；基于坐标Ghostbottleneck和自适应权重模块作为网络主干，构建故障诊断网络模型；利用划分的所述训练集对所述故障诊断网络模型进行训练，达到预设指标时保存模型；将所述测试集输入至训练好的故障诊断网络模型，输出滚动轴承故障诊断结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 兰州理工大学 一种滚动轴承故障高效诊断方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD