文献类型：专利

专利类型：发明专利

是否失效：否

是否授权：否

申 请 号：CN202011258352.9

申 请 日：20201112

发 明 人：李妍君 王雪 邹懿 黄旭

申 请 人：重庆科技学院

申请人地址：401331 重庆市沙坪坝区大学城东路20号

公 开 日：20221223

公 开 号：CN112504678B

代 理 人：王玉芝

代理机构：重庆蕴博君晟知识产权代理事务所(普通合伙)

语　　种：中文

摘　　要：本发明提供一种基于知识蒸馏的电机轴承故障诊断方法，包括以下步骤，S1:构建教师网络；S2:构建学生网络；S3训练教师‑学生异构网络。本发明的有益效果是，利用振动信号训练模型做教师模型，利用电流信号和转速信号输入作为学生模型，利用教师模型带来的暗知识，训练学生模式，使得学生模型能稳定收敛，进行有效的诊断。

主 权 项：1.一种基于知识蒸馏的电机轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤，S1:构建教师网络；包括，设采样频率为Fs，轴承的转频为n，轴承滚珠直径为d，轴承的节圆直径为D，压力角为α，基于频域的用于教师网络的特征向量制作包括以下步骤：S11生成的频谱采用去除直流分量、加汉宁窗、频率分辨率大于0.1Hz，采用3根相邻谱线值进行线性平均的方法设置为特征频率的值；S12确定第一组特征参数：设特征频率频谱的一倍频为1X，其频谱幅值为f_1X，则频谱中一倍频到10倍频的谱线值：1X-10X频谱幅值f_X为第一组特征参数:T₁＝{t₁₀,t₁₁,t₁₂,t₁₃,t₁₄,t₁₅,t₁₆,t₁₇,t₁₈,t₁₉}＝{f_1X,f_2X,f_3X,f_4X,f_5X,f_6X,f_7X,f_8X,f_9X,f_10X}t表示特征参数；S13确定第二组特征参数第二组特征参数考虑内圈故障及其边频，内圈故障的特征频率f_BPI为滚动体通过内圈频率对每个内圈特征频率计算2次边频：t₂₁₁＝f_1BPI+1x＝1f_BPI+f_1X,t₂₁₂＝f_1BPI-1x＝1f_BPI-f_1Xt₂₂₁＝f_2BPI+1x＝2f_BPI+f_1X,t₂₂₂＝f_2BPI-1x＝2f_BPI-f_1Xt₂₃₁＝f_3BPI+1x＝3f_BPI+f_1X,t₂₃₂＝f_3BPI-1x＝3f_BPI-f_1Xt₂₄₁＝f_4BPI+1x＝4f_BPI+f_1X,t₂₄₂＝f_4BPI-1x＝4f_BPI-f_1Xt₂₅₁＝f_5BPI+1x＝5f_BPI+f_1X,t

关 键 词：学生模型  教师  构建  学生  电机轴承 电流信号  故障诊断  稳定收敛  训练模型  异构网络 振动信号 转速信号 蒸馏 网络 诊断  

IPC专利分类号：G01M13/045