摘要
本公开提供了一种机床轴承故障诊断方法、系统、存储介质及设备,涉及旋转机械故障诊断技术领域,包括:获取机床轴承的振动信号;将振动信号输入至故障诊断模型,首先进入稀疏小波卷积模块,所述稀疏小波卷积模块通过引入谱峭度约束和稀疏约束进行限制,输出得到初步特征;将所述初步特征再输入至门控脉冲模块,在所述门控脉冲模块中,首先利用脉冲神经元特性通过调整门控因子释放脉冲进行输出,再将上一时刻的脉冲输出和当前时刻的初步特征作为输入进行转化,输出得到尖峰序列,将所述尖峰序列再输入到深度神经网络模块中,输出得到故障信息特征向量,将故障信息特征向量输入分类器,最终输出得到故障分类结果,实现故障诊断。
技术关键词
机床轴承
故障诊断方法
深度神经网络模块
故障诊断模型
卷积模块
脉冲
非暂态计算机可读存储介质
旋转机械故障诊断技术
分类器
故障特征提取
序列
故障诊断系统
故障诊断模块
因子
信号获取模块
电子设备
处理器
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
生成人脸图像
生成器网络
局部特征提取
卷积模块
注意力
点云语义分割方法
卷积模块
邻域特征
注意力机制
点云局部
故障诊断方法
滚珠轴承设备
注意力机制
故障诊断模型
子模块
伺服电机
故障诊断系统
故障特征
历史故障数据
故障诊断模型