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基于混合特征的无向图邻接矩阵的滚动轴承故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于数据混合特征的无向图邻接矩阵改进算法,建立一种能够对原始数据进行特征分析并进行数据分类的算法,本发明充分考虑在进行数据特征分析时的数据相关性问题,提出了针对数据关系建立基于数据混合特征的无向图邻接矩阵,首先提取峰值、峭度、脉冲、裕度四个无量纲参数和小波包能量作为特征向量,再分别求出每一维的特征向量中每个数据间的欧氏距离,并建立无向图邻接矩阵。用SVD算法对每维特征的邻接矩阵提取特征值向量,最后将提取后的向量输入到训练好的SVM模型中,即可准确诊断出不同故障类型。

著录项

  • 公开/公告号CN114417924A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 辽宁石油化工大学;

    申请/专利号CN202210058796.0

  • 发明设计人 王国良;任雪玉;

    申请日2022-01-17

  • 分类号G06K9/00;G06K9/62;G01M13/045;

  • 代理机构陕西铭一知识产权代理有限公司;

  • 代理人何春兰

  • 地址 113001 辽宁省抚顺市望花区丹东路西段一号

  • 入库时间 2023-06-19 15:07:06

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-20

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 专利申请号:2022100587960 申请日:20220117

    实质审查的生效

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