【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工程机械轴承诊断，尤其涉及一种电动挖掘机轴承故障诊断方法及装置。
技术介绍
1、电动挖掘机电机轴承在挖掘机运行中具有关键的负载和支撑功能，在各种环境和运行条件下发挥作用。电动挖掘机上的轴承必须能够承受巨大的载荷和振动，并展现出卓越的强度和抗疲劳性能。电动工程机械中，可靠地在复杂条件下运行是轴承所必需具备的特点，例如频繁启停、弯道斜坡等情况。考虑到所涉及货物重量巨大，轴承需要在高负载恶劣天气条件下有效工作。由于电动挖掘机轴承需要在恶劣环境下工作，因此容易发生故障。如果发生了故障，将影响挖掘机正常工作。因此，在实时监测电动挖掘机运行过程中进行轴承故障诊断至关重要，以确保挖掘机正常安全运营。
2、深度学习的故障诊断方法已被应用于挖掘机轴承故障诊断领域，并取得了显著成果。然而，深度学习方法在训练时需要大量标记数据，容易出现过拟合问题。由于电动挖掘机电机轴承故障样本稀缺且其工况复杂多变，在区域分布上存在明显差异，导致模型的诊断准确率较低且泛化性能不佳。因此，目前基于深度学习的故障诊断方法已无法满足电动挖掘机轴承故障诊断需
【技术保护点】
1.一种电动挖掘机轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的电动挖掘机轴承故障诊断方法，其特征在于，在“对所述轴承振动信号进行标准化预处理，将数据分为源域数据集和目标域数据集，并包括支持集和查询集”中，包括：
3.如权利要求2所述的电动挖掘机轴承故障诊断方法，其特征在于，在“构建新型对抗性域自适应元学习网络”中，包括
4.如权利要求3所述的电动挖掘机轴承故障诊断方法，其特征在于，在“搭建特征提取网路、度量分类器和领域识别器”中，
5.一种电动挖掘机轴承故障诊断装置，用于权利要求1-4任意一项所述...
【技术特征摘要】
1.一种电动挖掘机轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的电动挖掘机轴承故障诊断方法，其特征在于，在“对所述轴承振动信号进行标准化预处理，将数据分为源域数据集和目标域数据集，并包括支持集和查询集”中，包括：
3.如权利要求2所述的电动挖掘机轴承故障诊断方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺德强，钟豪，姚作芳，靳震震，李先旺，韦泽贤，孙海猛，吴金鑫，付洋，
申请(专利权)人：广西大学，
类型：发明
国别省市：
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