【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障诊断领域，尤其涉及一种减速机智能化故障诊断与自学习方法及系统。
技术介绍
1、随着工业自动化的不断发展，减速机在生产过程中扮演着至关重要的角色，用于控制机械设备的转速和输出扭矩。然而，由于长时间的运行和各种工作环境的影响，减速机在使用过程中容易受到各种故障的影响，这导致设备损坏、生产中断以及维护成本的增加。
2、传统的故障诊断方法往往依赖于人工经验或定期维护，无法实现实时监测和智能化诊断，导致故障往往在发生后才被发现，即现有方案的准确率低。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种减速机智能化故障诊断与自学习方法及系统，用于实现减速机的智能化故障诊断并提高减速机故障诊断的准确率。
2、本专利技术第一方面提供了一种减速机智能化故障诊断与自学习方法，所述减速机智能化故障诊断与自学习方法包括：对待检测的目标减速机进行外部影响参数采集，得到初始温度数据以及初始振动数据，并分别对所述初始温度数据以及所述初始振动数据进行傅里叶变换和频域降采样，得到目标温度数据以...
【技术保护点】
1.一种减速机智能化故障诊断与自学习方法，其特征在于，所述减速机智能化故障诊断与自学习方法包括：
2.根据权利要求1所述的减速机智能化故障诊断与自学习方法，其特征在于，所述对待检测的目标减速机进行外部影响参数采集，得到初始温度数据以及初始振动数据，并分别对所述初始温度数据以及所述初始振动数据进行傅里叶变换和频域降采样，得到目标温度数据以及目标振动数据，包括：
3.根据权利要求1所述的减速机智能化故障诊断与自学习方法，其特征在于，所述对所述初始扭矩数据进行异常值处理，得到目标扭矩数据，并根据所述目标扭矩数据、所述输入转速数据以及所述输出转速数据计...
【技术特征摘要】
1.一种减速机智能化故障诊断与自学习方法，其特征在于，所述减速机智能化故障诊断与自学习方法包括：
2.根据权利要求1所述的减速机智能化故障诊断与自学习方法，其特征在于，所述对待检测的目标减速机进行外部影响参数采集，得到初始温度数据以及初始振动数据，并分别对所述初始温度数据以及所述初始振动数据进行傅里叶变换和频域降采样，得到目标温度数据以及目标振动数据，包括：
3.根据权利要求1所述的减速机智能化故障诊断与自学习方法，其特征在于，所述对所述初始扭矩数据进行异常值处理，得到目标扭矩数据，并根据所述目标扭矩数据、所述输入转速数据以及所述输出转速数据计算所述目标减速机的传动效率数据，包括：
4.根据权利要求1所述的减速机智能化故障诊断与自学习方法，其特征在于，所述分别对所述传动效率数据、所述目标温度数据以及所述目标振动数据进行特征提取，得到多个传动效率特征、多个目标温度特征以及多个目标振动特征，包括：
5.根据权利要求1所述的减速机智能化故障诊断与自学习方法，其特征在于，所述对所述多个传动效率特征和多个目标温度特征进行特征编码和向量转换，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶玉龙，陶磊，
申请(专利权)人：深圳市陶氏精密技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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