摘要
本发明公开一种基于自编码器重构误差的轴承故障检测方法;属于机械系统故障检测技术领域,操作步骤包括:选择传感器类型、确定安装位置和设置相关参数;获取k组轴承正常工况的一维同步振动数据,并分别进行预处理;使用预处理后的数据训练和测试自编码器模型;获取轴承实时工况一维同步振动数据,并进行预处理;利用训练好的自编码器模型对预处理后的实时工况数据进行重构,并计算重构误差E;判断故障是否出现;本发明专利公布的基于自编码器重构误差的轴承故障检测方法能够有效和可靠地检测轴承故障;本发明专利属于人工智能算法,所需人工专家知识少;本发明训练自编码器模型时仅使用轴承健康状态时的数据,解决了模型训练时数据量不足的问题。
技术关键词
轴承故障检测方法
重构误差
编码器
数据
工况
检测轴承故障
转速传感器
振动传感器
系统故障检测
解码器模型
人工智能算法
轴承健康
节点数
样本
故障特征
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特征提取模型
身份识别方法
样本
代表
梯度下降优化算法
非线性回归模型
孔洞
深度学习模型
可执行程序代码
三次样条插值法
液面高度检测
关联文件
压力传感器
存储系统
温度补偿系数