摘要
本发明涉及机械故障检测技术领域,具体是涉及一种基于机械振动的故障检测方法、装置、设备及介质。本发明通过多模态的传感器采集机械设备的振动信号,并从各个模态的振动信号中筛选出信号质量较好的振动目标信号,再根据各个振动目标信号的信号质量确定各个振动目标信号的权重,以进行加权计算得到振动融合信号,之后计算振动融合信号的多尺度特征向量,最后基于多尺度特征向量得到机械设备的故障检测结果。由于本发明的多个模态的传感器可以更加全面的捕获机械设备的振动信号,从而提高了最终得到的故障检测结果的准确度。
技术关键词
故障检测方法
故障检测程序
信号
采集机械设备
多尺度
异构计算框架
卡尔曼滤波
机械故障检测技术
模态传感器
捕获机械设备
样本
噪声数据
故障检测装置
训练神经网络
可读存储介质
终端设备
算法
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