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本发明公开了一种用于轴承故障诊断的信号增强方法,包括:采集轴承在不同故障类别下的故障时域信号数据;利用数据增强与扩展技术对单个所述时域信号数据进行扩充获得足够多的深度学习训练样本,并将其划分为训练集,验证集和测试集;利用横向插值技术根据所述训练集,所述验证集和所述测试集构建二维故障图像;对所述二维故障图像进行直方图均衡化处理,以增大像素之间灰度值差别的动态范围,突出纹理细节与对比度,以增强含噪图像中周期性故障特征,实现故障信号增强。本发明可以突出强干扰环境下微弱的故障特征,有利于提高滚动轴承诊断
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112683533 A
(43)申请公布日 2021.04.20
(21)申请号 202011503731.X
(22)申请日 2020.12.18
(71)申请人 合肥工业大学
地址
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