基于健康状态指标构建和故障预警限自学习的轴承早期故障检测方法.pdf

一种基于轴承健康指标检测滚动轴承早期故障的方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112964470 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110329028.X (22)申请日 2021.03.27 (71)申请人温州大学地址 32

2023-06-09 约9.84千字 11页立即下载

基于机器学习的通过体检指标预测健康状态的方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112825275 A (43)申请公布日 2021.05.21 (21)申请号 202011311946.1 G06N 3/00 (2006.01) (22)申请日 20

2023-06-06 约1.89万字 17页立即下载

基于改进迁移学习的旋转机械轴承的早期故障诊断方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112990259 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110153282.9 (22)申请日 2021.02.04 (71)申请人西交利物浦大学地址

2023-06-07 约2.17万字 20页立即下载

基于深度学习的滚动轴承早期故障诊断方法研究.docx 基于深度学习的滚动轴承早期故障诊断方法研究一、引言随着现代工业设备的日益复杂化，对设备维护与管理的精确度要求也在不断提升。其中，滚动轴承作为各类旋转机械的关键部件，其健康状态直接影响整个系统的性能和安全性。传统的滚动轴承故障诊断方法通常依赖专业人员的经验和主观判断，这种方法的效率较低，易受人为因素影响。近年来，随着深度学习技术的崛起和普及，其强大的特征提取和分类能力为滚动轴承的早期故障诊断提供了新的思路和方法。本文旨在研究基于深度学习的滚动轴承早期故障诊断方法，以提高诊断的准确性和效率。二、深度学习在滚动轴承故障诊断中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络工作方式的机器学习方法，其强大的

2025-05-05 约4.27千字 9页立即下载

城轨列车滚动轴承早期故障诊断与状态识别：方法、实践与创新.docx 城轨列车滚动轴承早期故障诊断与状态识别：方法、实践与创新一、引言 1.1研究背景与意义随着城市化进程的加速，城市人口急剧增长，交通拥堵问题日益严峻。城轨列车作为一种高效、便捷、环保的城市公共交通工具，在现代城市交通体系中占据着举足轻重的地位。城轨列车具有大运量、高效率、低能耗、低污染等优势，能够有效缓解城市交通压力，提高居民出行效率，促进城市的可持续发展。据统计，截至[具体年份]，全球已有众多城市开通了城轨交通系统，运营里程不断增长，为数十亿人次的出行提供了便利。在中国，城轨交通发展迅猛，北京、上海、广州、深圳等一线城市的城轨网络日益完善，二线及部分三线城市也在大力推进城轨建设，城轨

2025-05-17 约3.64万字 28页立即下载

一种基于改进残差模型的深度学习的电机轴承故障检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116402095 A (43)申请公布日 2023.07.07 (21)申请号 202310357147.5 (22)申请日 2023.04.05 (71)申请人哈尔滨理工大学地址 15008

2023-07-04 约6.36千字 7页立即下载

PeakVue技术在轴承早期故障检测中的应用.pptx PeakVue技术在轴承早期故障检测中的应用汇报人： 2024-01-28 CATALOGUE 目录引言 PeakVue技术原理及特点 轴承早期故障类型及特征基于PeakVue技术的轴承早期故障检测方法 实验验证与结果分析应用案例与效果评价结论与展望 01 引言 01 轴承是机械设备中的重要部件，其运行状态直接影响设备的性能和寿命。 02 早期故障检测可以避免轴承严重损坏，减少维修成本和停机时间。 PeakVue技术是一种先进的振动分析技术，能够有效检测轴承早期故障。 03 01 02 03 国内研究主要集中在轴承故障机理、信号处理和特征提取等方面。国外研究在轴承故障检测方面取得了

2024-06-15 约3.43千字 33页立即下载

2025-03-08 约2.24万字 31页立即下载

《基于数据驱动方法的飞轮系统早期故障检测》.docx 《基于数据驱动方法的飞轮系统早期故障检测》一、引言飞轮系统作为现代机械设备的重要组成部分，其稳定性和可靠性对于整个系统的运行至关重要。然而，由于飞轮系统在运行过程中受到多种因素的影响，如磨损、疲劳、腐蚀等，往往会出现早期故障，对系统的正常运行造成严重影响。因此，如何对飞轮系统进行早期故障检测，成为了一个亟待解决的问题。本文提出了一种基于数据驱动方法的飞轮系统早期故障检测方法，旨在提高飞轮系统的可靠性和稳定性。二、飞轮系统早期故障检测的重要性飞轮系统作为机械设备的关键部件，其性能的稳定性和可靠性直接影响到整个系统的运行。早期故障的检测对于预防设备损坏、减少维修成本、提高生产效率具有重要意

2025-01-04 约9.39千字 19页立即下载

一种基于深度学习的电机轴承故障诊断方法.pptx 一种基于深度学习的电机轴承故障诊断方法汇报人：2024-01-27 目录引言电机轴承故障概述深度学习理论基础基于深度学习的故障诊断方法设计实验验证与结果分析方法优势与局限性分析结论与展望 01引言背景与意义010203电机轴承故障是工业生产中常见的问题，严重影响设备运行和生产效率。传统的故障诊断方法依赖于人工经验和信号处理技术，诊断准确率和效率有待提高。基于深度学习的故障诊断方法能够自动提取故障特征，实现高效、准确的故障诊断，对于保障工业生产安全具有重要意义。 01国内外学者在电机轴承故障诊断方面开展了大量研究，提出了多种方法，如振动信号分析、声发射检测、油液分析等。02近年来，深度学习在故

2024-06-09 约3.52千字 30页立即下载

基于深度学习的轴承故障诊断方法研究.pdf 摘要摘要轴承在机械设备中起着至关重要的作用，其工作状态对设备的整体性能有着直接的影响。轴承在运行过程中，由于环境复杂且多变，故障的发生几率极高。如果不能及时检测并替换出现故障的轴承，可能会引发设备的异常运行，从而导致重大的经济损失。因此，对轴承进行故障诊断具有非常重要的意义。近些年人工智能技术得到飞速发展，轴承故障诊断也开始由传统的故障诊断转向智能故障诊断，基于深度学习的智能故障诊断开始应用于轴承故障诊断中。实际工作环境中，采集的数据具有样本稀缺、噪声干扰和工况变化的特点以及存在多个轴承故障诊断任务的场景。现有基于深度学习的轴承故障诊断方法在以上特点的数据集和场景中存在相关

2024-11-25 约21.35万字 85页立即下载

2025-01-26 约小于1千字 8页立即下载

基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法.pdf 基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法--第1页基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法陈志刚，高鹤，刘菲，杨志达（北京航天拓扑高科技有限责任公司，北京100176）摘要：提出一种基于一维卷积神经网络（CNN）与门控循环单元（GRU）的滚动轴承故障诊断方法，设计了一种基于数据驱动的滚动轴承故障诊断方法。利用同一数据集之间特征相似并且独立同分布这一特征，分别设计网络结构和参数。为采用CNN和GRU 进行故障诊断提供了新的思路，具有较好的技术应用前景。深度学习；故障诊断；滚动轴承；一维卷积；门控循环单元关键词： TH133.33TP277B10.16621/j.cnki.issn1001-05

2025-02-04 约1.71万字 3页立即下载

基于深度学习的轴承故障诊断方法研究.pdf 基于深度学习的轴承故障诊断方法研究摘要轴承作为旋转机械设备中至关重要的组成部分，其运行状态直接关系到设备的稳定性和生产效率。当轴承出现故障或将发生故障时，如果不能及时发现并处理，可能会发生严重的安全事故，造成巨大的经济损失。传统的轴承故障诊断方法虽然能够一定程度上解决问题，但是依赖于专家经验和复杂的信号处理技术。近年来，基于深度 学习的轴承故障诊断方法逐渐崭露头角，通过对大量数据的学习和分析，能自动提取特征并进行故障诊断，具有更高的准确率和自动化，但也存在着特征提取困难、抗干扰能力差等问题。因此，本文研究利用深度学习技术，提出了基于关联循环卷积（ARC）的轴承故障特征提取方法，

2025-04-23 约10.02万字 68页立即下载

基于深度学习的轴承故障诊断与预测方法的研究.docx 基于深度学习的轴承故障诊断与预测方法的研究一、引言轴承作为旋转机械中至关重要的组成部分，其工作状态直接影响整个机械设备的性能和寿命。轴承故障诊断与预测，作为维护设备稳定运行和预防意外事故的重要手段，一直是工业领域研究的热点。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，其在轴承故障诊断与预测方面的应用逐渐受到广泛关注。本文旨在研究基于深度学习的轴承故障诊断与预测方法，以期为工业领域的实际应用提供理论依据和技术支持。二、深度学习在轴承故障诊断与预测中的应用深度学习通过模拟人脑神经网络的工作机制，对大量数据进行特征学习和表达，从而实现对复杂问题的求解。在轴承故障诊断与预测中，深度学习技术主要应用于信

2025-05-16 约4.65千字 9页立即下载