基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法

专利申请号：CN201610841544.X

公 开 号：CN106226074A

发 明 人：杨涛 郭盛 张琛 张磊 黄树红 高伟 刘一帆 肖文星 

代 理 人：梁鹏

代理机构：42201 华中科技大学专利中心

专利类型：发明申请

申 请 日：20161214

公 开 日：20160922

专利主分类号：G01M13/02(20060101)

关 键 词：灰度图 小波 卷积神经网络 旋转机械 振动速度传感器 振动位移传感器 预处理 振动信号 故障诊断结果 旋转机械故障 采集 诊断 输入形式 小波分解 多尺度 分析 

摘      要：本发明公开了一种基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法，其包括以下步骤：(1)将振动位移传感器及振动速度传感器设置在旋转机械上，利用所述振动位移传感器及所述振动速度传感器采集所述旋转机械的振动信号；(2)对采集到的所述振动信号进行多尺度小波分解，以得到小波灰度图；(3)按照预先训练过的卷积神经网络的输入形式，对所述小波灰度图进行预处理；(4)将预处理后的所述小波灰度图输入到所述卷积神经网络，所述卷积神经网络对接收到的所述小波灰度图进行分析诊断，以得到所述旋转机械的故障诊断结果。