公开(公告)号：CN118606878A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410557305.6

申请日：2024-05-07

Applicant: 安徽大学

Inventor： 卢一相 ,  王本庆 ,  竺徳 ,  赵大卫 ,  包牧兮 ,  孙冬

IPC: G06F18/25 ,  G01M13/021 ,  G01M13/028 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于胶囊谱图小波网络的齿轮箱复合故障诊断方法，包括：步骤1：多信息融合模块对多传感器获取的齿轮箱故障信号进行信号预处理和权重调整，构建平衡数据集，构造邻接特征矩阵并生成邻接特征矩阵的时空图；步骤2：所述平衡数据集输入深度注意力胶囊网络，得到单标签故障样本的向量特征矩阵；步骤3：所述时空图输入多层谱图小波卷积网络，得到多个单标签故障之间的拓扑结构特征矩阵；步骤4：将所述向量特征矩阵与拓扑结构特征矩阵输入多标签分类器，得到复合故障中各单故障分量的预测概率。本发明能够有效的诊断齿轮箱的复合故障，并且具有较好的稳定性，对噪声的鲁棒性较强，具有一定的泛化能力。