一种基于图像特征融合的轴承故障诊断方法和系统

AITNT
正文
推荐专利
一种基于图像特征融合的轴承故障诊断方法和系统
申请号:CN202510816391
申请日期:2025-06-18
公开号:CN120804866A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于图像特征融合的轴承故障诊断方法和系统,方法包括:采获取轴承故障的原始振动信号数据,采用优化的逐次变分模态分解SVMD对原始振动信号数据进行分解,得到模态分量信号;收集分解后的模态分量信号,生成故障样本,转换为RGB图像,得到原始信号的时域特征;利用连续小波变换CWT将原始振动信号数据转化为二维图像信号,获取原始信号的频域特征;将RGB图像和二维图像信号混合得到图像数据集,并将图像数据集的图像特征输入到改进的时间序列混频器ITSMixer模型中训练,利用RSNPD算法对ITSMixer模型的超参数进行优化,得到轴承故障诊断模型;利用训练优化后的轴承故障诊断模型对轴承进行故障诊断;本发明可以显著提高轴承故障诊断结果的精度。
技术关键词
轴承故障诊断方法 图像 连续小波变换 信号 螺旋正弦 静态特征 像素矩阵 动态算法 时域特征 轴承故障诊断系统 频域特征 注意力机制 样本 策略 数据 参数 混频器 滤波器
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号