【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理、机械硬件维护，更具体地涉及一种轴承数据生成方法、装置、设备、介质和程序产品。
技术介绍
1、在旋转设备运维过程中，通常利用智能化传感器设备采集各种工况下的有效运行状态信息，在进行数据分析处理后利用机器学习、深度学习等算法来学习机械设备实时工作状态，最终用来检测设备故障及性能退化趋势，从而实施针对性的维护策略。
2、但在实际应用中，由于机器故障(如测量传感器故障)、人为因素(如未记录)或轴承暂未发生故障等原因不可避免地导致部分数据缺失。若利用这类不完整数据预测设备剩余寿命，将面临难以准确描述设备退化规律的现实问题，进而将影响设备的健康管理和维修决策。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供了轴承数据生成方法、装置、设备、介质和程序产品。
2、根据本公开的第一个方面，提供了一种轴承数据生成方法，包括：将从轴承在部分使用周期内产生的轴承振动数据中提取的多个属性特征进行特征融合，得到融合特征；将融合特征进行分解重构，得到重构特征集；以及将重构特征集输...
【技术保护点】
1.一种轴承数据生成方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述属性特征包括时域特征和频域特征；
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述融合特征进行分解重构，得到重构特征集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预先训练的方法包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述退化状态划分规则包括所述退化状态满足预设状态阈值的规则，所述退化状态包括：正常状态、轻微退化、中等退化、严重退化以及接近失效，每个所述退化状态与所述预设状态阈值一一对应；
6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述...
【技术特征摘要】
1.一种轴承数据生成方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述属性特征包括时域特征和频域特征；
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述融合特征进行分解重构，得到重构特征集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预先训练的方法包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述退化状态划分规则包括所述退化状态满足预设状态阈值的规则，所述退化状态包括：正常状态、轻微退化、中等退化、严重退化以及接近失效，每个所述退化状态与所述预设状态阈值一一对应；
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：尚永涛，牛步钊，赵宗见，王斌儒，于伟凯，于祥，
申请(专利权)人：中车青岛四方机车车辆股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。