公开(公告)号：CN119598253A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411642784.8

申请日：2024-11-18

Applicant: 常州大学

Inventor： 陈阳 ,  陈启富 ,  邹凌 ,  杨彪 ,  王睿

IPC: G06F18/24 ,  G01M13/045 ,  G06F18/213 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明涉及轴承故障诊断技术领域，尤其涉及基于改进冠豪猪优化随机森林的变转速轴承故障诊断方法，包括采集轴承振动信号；使用COT将振动信号由时域信号转换为角度域信号；使用OCSSA搜寻VMD的模态分量和惩罚因子，并利用包络熵最小的准则获取最佳的IMF分量，提取故障特征向量；使用Logistic混沌映射与循环种群缩减技术改进CPO；使用改进CPO搜寻RF的决策树数目和树的深度。本发明解决变转速滚动轴承故障特征不易提取，故障识别困难，变转速滚动故障诊断分类精确度不高的问题。

公开(公告)号：CN119397395A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411450821.5

申请日：2024-10-17

Applicant: 常州大学

Inventor： 陈阳 ,  陈启富 ,  邹凌 ,  王睿 ,  杨彪

IPC: G06F18/2415 ,  G01M13/045 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明涉及轴承故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于振动包络谱特征的轴承故障诊断方法，包括采集滚动轴承的表面损伤和正常的振动信号；对降噪后的振动信号进行特征提取，在滚动轴承表面损伤的最佳特征频率范围内根据特征峰频率升序提取排名前若干个特征峰强度，及特征峰强度对应的特征峰频率；将特征峰强度和特征峰频率输入朴素贝叶斯分类器，进行故障预测；利用评估指标对朴素贝叶斯分类器的预测结果进行评估。本发明解决目前故障诊断方法存在精度和算法复杂度无法同时兼顾的问题。