【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及滚动轴承故障诊断，具体为一种滚动轴承故障诊断方法、系统。
技术介绍
1、滚动轴承在旋转机械中的关键地位，直接决定着机械设备的健康状态、工作性能以及设备的安全性。当轴承出现故障时，往往会造成异常振动，对机械结构产生剧烈冲击，进而影响机械系统的其他部件，对机械设备的安全性和生产工作效率造成巨大威胁。
2、在智能轴承故障诊断中，收集到的故障数据通常包括振动信号、温度信号以及加速度信号等。当轴承产生缺陷且处于工作状态时，各组件之间相互作用，会产生冲击。于是在进行轴承故障诊断时，通常采用的是滚动轴承运转时的振动信号。通过对采集到的滚动轴承震动信号进行特征提取与分类，实现对故障的诊断与分类。
3、然而，机械设备往往在高环境噪声、多运行条件等复杂工况下运行，目前的机械智能诊断技术要么忽略了复杂故障的存在，要么将复杂故障单独分类进行故障识别。旋转类机械的轴承故障通常是复杂且相互关联的。故障的发生不是完全独立的，故障类别之间可能存在不同程度的联系。然而在监督学习中，使用独热编码作为标记方法过于绝对，可能会使模型在训练...
【技术保护点】
1.一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，S2所述复合数据包括第一复合数据和第二复合数据，所述第一复合数据通过有故障滚动轴承的频谱信息获得，所述第二复合数据通过有故障滚动轴承的故障频率获得。
3.根据权利要求2所述的一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，获得第一复合数据具体方法为；
4.根据权利要求2所述的一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，获得第二复合数据具体方法为；
5.根据权利要求1所述的一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，S2所述将...
【技术特征摘要】
1.一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，s2所述复合数据包括第一复合数据和第二复合数据，所述第一复合数据通过有故障滚动轴承的频谱信息获得，所述第二复合数据通过有故障滚动轴承的故障频率获得。
3.根据权利要求2所述的一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，获得第一复合数据具体方法为；
4.根据权利要求2所述的一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，获得第二复合数据具体方法为；
5.根据权利要求1所述的一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，s2所述将幅值和相位信息进行随机融合获得复合数据，具体操作为；
<...【专利技术属性】
技术研发人员：郝润芳，王铭宇，何超前，白云鹏，程永强，杨琨，冯海瑞，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：
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