一种基于轴承健康指标检测滚动轴承早期故障的方法.pdf

2025-03-08 约2.24万字 31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

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 (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113405799 B (45)授权公告日 2022.06.28 (21)申请号 202110552656.4 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2021.05.

2023-06-18 约2.85万字 26页立即下载

基于标准化流模型的滚动轴承故障检测方法研究.docx 基于标准化流模型的滚动轴承故障检测方法研究一、引言 滚动轴承作为机械设备中不可或缺的部件，其运行状态直接关系到整个设备的性能和寿命。因此，对滚动轴承的故障检测与诊断显得尤为重要。传统的故障检测方法往往依赖于人工经验，不仅效率低下，而且易受人为因素影响。随着智能化技术的发展，基于数据驱动的故障检测方法逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于标准化流模型的滚动轴承故障检测方法，旨在提高故障检测的准确性和效率。二、标准化流模型概述标准化流模型是一种基于概率密度估计的深度学习模型，通过学习数据的分布特性，实现对数据的异常检测。在滚动轴承故障检测中，我们可以利用标准化流模型学习正常轴承的运行数据分布，

2025-02-17 约4.15千字 9页立即下载

基于标准化流模型的滚动轴承故障检测方法研究.docx 基于标准化流模型的滚动轴承故障检测方法研究一、引言随着现代工业的快速发展，机械设备的稳定性和可靠性变得越来越重要。滚动轴承作为机械设备中常见的关键部件，其故障检测与维护对于保障设备的正常运行至关重要。传统的滚动轴承故障检测方法主要依赖于人工经验，但这种方法效率低下且易受人为因素影响。因此，研究一种高效、自动化的滚动轴承故障检测方法具有重要的实际意义。本文提出了一种基于标准化流模型的滚动轴承故障检测方法，以期为滚动轴承的故障诊断提供新的思路和方法。二、标准化流模型理论基础标准化流模型是一种基于概率密度估计的机器学习方法，其核心思想是通过构建一个可逆的流模型，将原始数据映射到一个标准化分布

2025-04-28 约4.26千字 9页立即下载

基于1DCNN-BiLSTM的端到端滚动轴承故障诊断方法.pdf ２０２４年６月机床与液压Ｊｕｎ２０２４第５２卷第１１期ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＶｏｌ５２Ｎｏ１１－ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１３８８１２０２４１１０３１－文献引用：徐行，李军星，贾现召，等．基于１ＤＣＮＮＢｉＬＳＴＭ的端到端滚动轴承故障诊断方法［Ｊ］．机床与液压，２０２４，５２－（１１）：２１１２１８．－－－Ｃｉｔｅａｓ：ＸＵＨａｎｇ，ＬＩＪｕｎｘｉｎｇ，ＪＩＡＸｉａｎｚｈａｏ，ｅｔａｌ．Ｅｎｄｔｏｅｎｄｒｏｌｌｉｎｇｂｅａｒｉｎｇｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎ１ＤＣＮＮＢｉＬＳＴＭ［Ｊ］．－ＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ

2024-09-18 约3.9万字 8页立即下载

基于MCABResnet的二维滚动轴承故障诊断新方法.pdf ２０２４年５月机床与液压Ｍａｙ２０２４第５２卷第９期ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＶｏｌ５２Ｎｏ９－ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１３８８１２０２４０９０２９－文献引用：邱坤，康琳，董增寿．基于ＭＣＡＢＲｅｓｎｅｔ的二维滚动轴承故障诊断新方法［Ｊ］．机床与液压，２０２４，５２（９）：１９２２００．Ｃｉｔｅａｓ：ＱＩＵＫｕｎ，ＫＡＮＧＬｉｎ，ＤＯＮＧＺｅｎｇｓｈｏｕ．ＡｎｅｗｍｅｔｈｏｄｏｆｔｗｏｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒｏｌｌｉｎｇｂｅａｒｉｎｇｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｂａｓｅｄｏｎＭＣＡＢＲｅｓｎｅｔ－［Ｊ］．ＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ＆Ｈｙｄｒａｕｌｉ

2024-09-15 约3.1万字 9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ST-CNN的滚动轴承故障诊断方法.docx 基于ST-CNN的滚动轴承故障诊断方法一、引言在现代工业制造领域，滚动轴承是机械设备中至关重要的零部件。由于轴承运行过程中常会因为多种因素产生各种故障，这些故障可能导致机器设备的损坏和效率下降，因此轴承的故障诊断对于保证生产安全和提升设备运行效率至关重要。近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法已经取得了显著的成效。本文提出了一种基于ST-CNN（时空卷积神经网络）的滚动轴承故障诊断方法，该方法通过深度学习技术，实现了对滚动轴承故障的快速、准确诊断。二、ST-CNN的原理及结构 ST-CNN是一种基于卷积神经网络的深度学习模型，其核心思想是利用卷积操作对输入

2025-05-03 约4.57千字 9页立即下载

基于SAMNV3的滚动轴承智能故障诊断方法.pdf 基于SAMNV3的滚动轴承智能故障诊断方法张兰昕,向玲,李显泽,陈锦鹏引用本文张兰昕,向玲,李显泽,陈锦鹏.基于SAMNV3的滚动轴承能故障诊断方法[J].计算机科学,2024, 51(6A):230700167-6. ZHANGLanxin,XIANGLing,LIXianze,CHENJinpeng.IntelligentFaultDiagnosisMethoforRolling BearingBaseonSAMNV3[J].ComputerScience,2024,51(6A):230700167-6. 相似文章推荐（请使用狐或IE浏览器查看文章） Similararticlesr

2025-05-16 约4.8万字 7页立即下载

一种基于改进SSA优化VMD和CNN参数的滚动轴承故障诊断方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881084 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210544156.0 (22)申请日 2022.05.18 (71)申请人太原科技大学地址 030024

2023-05-17 约1万字 12页立即下载

一种基于流行保持迁移学习的滚动轴承故障诊断方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112819059 B (45)授权公告日 2022.03.29 (21)申请号 202110103160.9 CN 108414226 A,2018.08.17 (22)

2023-06-04 约3.11万字 27页立即下载

一种基于GAF-VGG的滚动轴承故障诊断方法及装置.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 113392749 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110634350.3 G06F 17/18 (2006.01)

2023-06-17 约1.5万字 14页立即下载

一种基于PSO-VMD-MCKD的滚动轴承微弱故障诊断方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114813123 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202210277235.X (22)申请日 2022.03.21 (71)申请人江苏泰隆减速机股份有限公司地址

2023-05-15 约1.55万字 14页立即下载

一种滚动轴承故障诊断方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112798280 B (45)授权公告日 2022.01.04 (21)申请号 202110162582.3 CN 111275007 A,2020.06.12 (22)

2023-06-04 约1.75万字 16页立即下载