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一种旋转机械故障诊断方法及系统: 本发明提供了一种旋转机械故障诊断方法及系统，通过多个不同类型的传感器分别采集某一时间段内不同故障状态下旋转机械的监测信号，并利用恒Q变换方法将监测信号转化为时频图像，并依次进行灰度化、裁剪和归一化处理得到多个归一化的像素...; 韩冰张祎芳许星晗栾泳立董胜利孙凯李玉凤

基于SCNGO-FMD的旋转机械故障诊断方法: 本发明提供一种基于SCNGO‑FMD的旋转机械故障诊断方法，包括：采集振动信号作为特征模式分解的输入，采用改进的北方苍鹰优化算法，以相关复合基尼指数CCGI作为优化目标，对特征模式分解中的滤波器长度L、滤波器个数K和模式...; 田静宜胡洋洋戚厚军

融合卷积Transformer的旋转机械故障诊断方法: 融合卷积Transformer的旋转机械故障诊断方法，将旋转机械运行过程中的振动信号分别进行快速傅里叶变换和希尔伯特变换后与振动信号的原序列数据进行组合构成多通道信号作为诊断模型的输入，能够丰富机械故障特征信息，使后续模...; 王国强石念峰杨向兰武建伟赵翼帆赵利国刘禛赵一鸣

一种旋转机械故障诊断方法、系统、设备及程序: 本发明公开了一种旋转机械故障诊断方法、系统、设备及程序，所述方法包括：获取采样数据；所述采样数据包括转速脉冲信号和故障表现信号；将所述采样数据重采样为等角度间隔的转速脉冲信号与故障表现信号；对所述等角度间隔的脉冲信号进行...; 郝耀东李林杨征睿王福君高辉崔国旭李洪亮

因果启发的深度域泛化旋转机械故障诊断: 2025年; 针对设备工况变化导致基于深度学习(deep learning,简称DL)的故障诊断性能退化的问题,提出采用因果表示网络(causal representation net,简称CRNet)用于在变工况下实现高性能故障诊断,即域泛化(domain generalization,简称DG)故障诊断。首先,假设DG的结构因果模型,并基于此模型和独立因果机制(independent causal model,简称ICM)原理,得到因果驱动的诊断需求来消除特征间的关联;其次,利用随机傅里叶特征(random Fourier features,简称RFF)将模型提取的特征映射到高维空间,再利用高维空间中的特征构造衡量特征间关联的协方差矩阵,以矩阵非对角值为目标,学习一组权重对样本加权,消除特征间的广义关联;最后,以梯度为引导,屏蔽部分高梯度特征,增强特征包含的诊断信息。锥齿轮传动实验台的实验结果表明,CRNet具备最优的DG性能。; 郭畅赵志斌张兴武刘一龙陈雪峰; 关键词：智能诊断

基于多源信息融合的旋转机械故障识别方法: 本发明涉及故障检测技术领域，具体涉及基于多源信息融合的旋转机械故障识别方法，包括：收集目标旋转机械的噪声和振动数据；识别并分离出由目标旋转机械外部的其他发声部件产生的干扰噪声数据；采用干燥噪声数据对目标旋转机械的噪声数据...; 彭荣荣何苗徐炜周榆涵

一种基于SEFormer的轻量级旋转机械故障诊断方法: 一种基于SEFormer的轻量级旋转机械故障诊断方法，1）数据采集：采集旋转机械的关键传动部件（如轴承、齿轮）各种健康状态下的振动信号；2）数据预处理：通过滑动窗口采样将振动信号分割为样本集，并划分为训练集、验证集和测试...; 汪红星朱华李华峰

旋转机械故障的电流信号迭代Vold-Kalman滤波检测方法: 本发明提供一种旋转机械故障的电流信号迭代Vold‑Kalman滤波检测方法，属于旋转机械技术领域，包括：对旋转机械运行时的三相定子电流进行坐标变换得到I<Sub>d</Sub>；获取原始电流的时频谱，构建代价函数，提取原...; 牛刚董勋

基于最小平均复合熵的旋转机械故障智能诊断方法: 本发明提供了基于最小平均复合熵的旋转机械故障智能诊断方法，属于旋转机械故障诊断技术领域。其内容包括：输入旋转机械振动信号；以最小平均复合熵作为适应度函数，利用改进的蜣螂优化算法，优化变分模态分解(VMD)两个关键参数模态...; 张震杨世锡何俊宋春丽袁振赵红星

一种基于条件解耦表示增强网络的旋转机械故障诊断方法: 本发明公开了一种基于条件解耦表示增强网络的旋转机械故障诊断方法，针对旋转机械数据类别不平衡和跨域故障诊断的场景，对采集到的旋转机械振动信号，利用深度卷积特征提取器捕捉来自已知源域和未知目标域的故障特征；通过解耦表示增强模...; 李鑫李淑华陈浩邹筱瑜司垒魏东戴剑博顾进恒王忠宾

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