基于数字孪生模型的滚动轴承故障样本生成方法

发布时间: 2023-07-03

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式：作价入股

成果类型：发明专利,新技术

行业领域：

新材料技术

成果介绍

本发明涉及一种基于数字孪生模型的滚动轴承故障样本生成方法，属于轴承故障诊断技术领域。

成果亮点

该方法包括：S1：通过轴承加速寿命试验台在物理空间中采集其故障信号样本；S2：针对某一特定故障，利用多自由度轴承故障动力学模型获取多个轴承部件的理论振动信号，并在其上加入强度相同的高斯白噪声；S3：用傅立叶变换计算含噪多源振动信号和实测信号的频谱；S4：构建FBC‑GAN并进行训练；S5：将噪声频域输入训练好的FBC‑GAN中，生成轴承故障信号样本；S6：通过IFFT得到相应的时域轴承故障样本；本发明能有效改善数据样本中正常样本远多于故障样本的失衡问题，减少实际实验的需求和样本获取的成本。

团队介绍

秦毅，刘虹余，毛永芳，蒲华燕

成果资料