摘要
本发明属于旋转部件故障诊断技术领域,公开了一种滚动轴承故障诊断方法。该方法获取的不同因素滚动轴承的振动信号数据;进行不同约束因素下判定,获取不同约束因素下滚动轴承的振动变化数据;判定滚动轴承的损耗程度;构建若干个第一LSTM模型障的模型,构建包括多输入层、融合层和输出层的第二LSTM模型;对无人船船尾螺旋桨上使用的若干个滚动轴承进行编号,同时按照不同因素进行分类保存;得到滚动轴承的综合故障诊断结果。本发明显著提高了效率,具体体现在减少了数据处理量、避免了数据的重复输入,并通过多因素融合提升了故障诊断的准确性和效率。
技术关键词
LSTM模型
滚动轴承振动信号
数据
损耗
船尾螺旋桨
综合故障诊断
工况
部件故障诊断技术
故障类别
注意力机制
无人船
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