核电电动转动设备轴承早期故障在线监测与智能诊断方法

本发明属于核电电动转动设备轴承领域，涉及一种核电电动转动设备轴承早期故障在线监测与智能诊断方法，包括：采集轴承运行时产生的声发射信号；对声发射信号进行滤波、降噪、增益预处理；根据声发射信号的波形特征、统计特征、能量特征，提取出声发射信号的参数，分析声发射信号的参数在不同工况和故障类型下的变化特点、分布特征、相关性特征；采用小波变换对采集的声发射信号进行时频分析，利用遗传算法优化小波变换的尺度和基小波波形参数，提取声发射信号的时频特征；利用卷积神经网络和支持向量机构建轴承故障诊断模型，并对轴承故障诊断模型进行训练和测试；利用训练好的故障诊断模型进行核电电动转动设备轴承的在线监测。