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结合遗传算法优化参数和机器视觉的轴承故障检测算法

摘要

本发明提供一种结合遗传算法优化参数和机器视觉的轴承内部及端面故障检测算法。属于分析及测量控制技术领域。包含轴承内部故障检测以及轴承端面故障检测。先以振动信号小波包分解后各子频带的能量作为故障检测特征,在支持向量机(SVM)训练过程中采用遗传算法(GA)优化多模态融合参数,实现轴承内部的故障检测;再对轴承端面进行图像采集,利用机器视觉技术对采集到的图像进行滤波处理,并运用Canny算子完成边缘检测,通过Otsu算法计算出圆环区域的最佳阈值,实现缺陷分割,最终实现轴承端面故障检测。在一定程度上提高了轴承故障检测的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN109029993A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-12-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国计量大学;

    申请/专利号CN201810635047.3

  • 申请日2018-06-20

  • 分类号G01M13/04(20060101);G06N3/12(20060101);

  • 代理机构33213 杭州浙科专利事务所(普通合伙);

  • 代理人杜立

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区学源街258号

  • 入库时间 2023-06-19 07:46:29

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01M13/04 申请日:20180620

    实质审查的生效

  • 2018-12-18

    公开

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