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公开(公告)号:CN115219198B
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202210810548.7
申请日:2022-07-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/045 , G06F17/17 , G06F17/18 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种时变工况下的轴承运行健康监测方法、装置及设备,将当前时刻的振动信号均方根值和当前时刻的转速输入轴承混合系统响应模型中,根据过程噪声方差、观测噪声方差以及对偶扩展卡尔曼滤波算法计算下一时刻的振动信号均方根值和下一时刻的神经网络参数;计算当前时刻的神经网络参数和下一时刻的神经网络参数的欧式距离,并结合异常值检测准则对待监测轴承进行故障检测,根据特征降维方法对每一时刻的神经网络参数进行主成分分析,并取第一阶主成分作为表征待监测轴承发生故障后的实时退化过程,实现轴承运行健康监测。本发明能够实现对时变工况下的轴承运行健康状态进行监测。
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公开(公告)号:CN115358947A
公开(公告)日:2022-11-18
申请号:CN202211007718.4
申请日:2022-08-22
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种铁谱磨粒图像去噪方法、装置、设备及可读存储介质,包括:获取经过灰度处理的铁谱磨粒图像;使用多个小波基分别对所述经过灰度处理的铁谱磨粒图像进行小波降噪,得到每个小波基对应降噪后的铁谱磨粒图像;将所有小波基对应降噪后的铁谱磨粒图像进行小波融合,得到去噪后的铁谱磨粒图像。本发明的目的在于去除磨粒图像中包含的噪声,提高图像信噪比,方便后续图像分割等操作。
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公开(公告)号:CN115219198A
公开(公告)日:2022-10-21
申请号:CN202210810548.7
申请日:2022-07-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/045 , G06F17/17 , G06F17/18 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种时变工况下的轴承运行健康监测方法、装置及设备,将当前时刻的振动信号均方根值和当前时刻的转速输入轴承混合系统响应模型中,根据过程噪声方差、观测噪声方差以及对偶扩展卡尔曼滤波算法计算下一时刻的振动信号均方根值和下一时刻的神经网络参数;计算当前时刻的神经网络参数和下一时刻的神经网络参数的欧式距离,并结合异常值检测准则对待监测轴承进行故障检测,根据特征降维方法对每一时刻的神经网络参数进行主成分分析,并取第一阶主成分作为表征待监测轴承发生故障后的实时退化过程,实现轴承运行健康监测。本发明能够实现对时变工况下的轴承运行健康状态进行监测。
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