基于包络谱的零样本滚动轴承复合故障诊断系统及方法技术方案

本发明专利技术一种基于包络谱的零样本滚动轴承复合故障诊断系统及方法，属于滚动轴承故障诊断技术领域；先对滚动轴承的振动信号进行数据处理得到包络谱，然后通过一个基于卷积神经网络的特征提取器，从一维信号中提取与故障相关的特征，随后通过一个基于先验知识的故障语义嵌入模块，将复合故障的语义向量嵌入到语义空间中，作为各个类别的中心。最利用欧式距离来比较复合故障特征与各个类别中心之间的相似度，通过计算相似度，我们的模型能够准确地识别未知的复合故障。本发明专利技术对于解决实际工业场景中的故障诊断问题具有重要的理论和应用意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于滚动轴承故障诊断，尤其涉及基于包络谱的零样本滚动轴承复合故障诊断系统及方法。

技术介绍

1、滚动轴承作为机械设备中不可或缺的核心部件，在传动系统中起着重要的作用。然而，在长时间高速运转和恶劣工况下，滚动轴承可能会发生各种故障，导致设备性能下降、寿命缩短，甚至引发严重事故。滚动轴承的复合故障，即多种故障同时或连续发生，更是可能进一步加剧设备的损坏并带来潜在的安全风险，因此，轴承复合故障诊断的重要性日益显现。故障诊断是确保设备可靠运行的关键环节。轴承复合故障的诊断尤为复杂，因为它不仅涉及到轴承本身的结构和工作原理，还受到周围环境和运行条件的影响。在复杂的工作环境下，轴承可能会遭受振动、冲击、高温、润滑不良等多种应力，进而引发不同类型的故障，相互耦合的故障更增加了故障诊断的难度，所以针对轴承复合故障开发一种有效的诊断算法变得尤为重要。

2、在解决复杂系统的复合故障问题上，现有方法需要的大量复合故障样本，但是工厂或系统通常不会容许同时发生多种故障，因此无法直接获取足够多的复合故障数据用于分析与训练。这限制了现有方法的适用范围。

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【技术保护点】

1.一种基于包络谱的零样本滚动轴承复合故障诊断系统，其特征在于，包括信号预处理模块、语义构建模块、特征提取模块和语义嵌入模块；

2.一种基于包络谱的零样本滚动轴承复合故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于包络谱的零样本滚动轴承复合故障诊断系统，其特征在于，包括信号预处理模块、语义构建模块、特征提取模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：甄冬，孙赫明，冯国金，张浩，梁小夏，田少宁，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：

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