一种基于时空感知神经网络的减速器轴承故障检测方法

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一种基于时空感知神经网络的减速器轴承故障检测方法
申请号:CN202410770553
申请日期:2024-06-14
公开号:CN118585870A
公开日期:2024-09-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于时空感知神经网络的减速器轴承故障检测方法。本发明首先收集并准备新能源汽车减速器轴承故障数据集,包括训练集和测试集;其次设计特征层,作为神经网络的一部分;特征层的输入是故障时序波形,输出是特征系数;将特征层的输出作为频域特征的表示;结合特征层的输出与时域特征一起作为网络的输入;随后使用Transformer的嵌入层,将频域特征映射到高维嵌入空间;最后使用多维卷积核来对输入数据进行卷积操作,以捕捉不同时间步和不同位置的特征。本发明利用深度学习可以通过实时监测和分析新能源汽车减速器轴承数据,提供预测性维护和故障诊断的支持,提高新能源汽车减速器轴承系统的可靠性和稳定性。
技术关键词
时空感知神经网络 减速器轴承 故障检测方法 新能源汽车减速器 Attention机制 子模块 非线性 时域特征 注意力机制 频域特征提取 局部特征提取 序列 参数 高层次 全局平均池化 编码器 特征金字塔 数据
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