AI 多特征融合轴承故障诊断分析

本工具是一款高效的 AI 轴承故障诊断研究助手，支持滚动轴承滑动轴承齿轮箱等旋转机械的故障特征提取。通过智能算法融合时域、频域及时频域特征，自动判定 轴承故障类型，显著提升您的 设备运维效率。

配置参数

1 积分

诊断对象类型

滚动轴承

滑动轴承

齿轮箱

电机转子

复合故障

未知状态

设备型号/对象

振动信号 / 工况特征描述 0 字

诊断分析结果

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用户评分

4.7 / 5.0

18 人已评价

故障诊断特征规范

建议同时包含时域特征（均值、峭度）、频域特征（重心频率、均方频率）以及时频域特征（小波包能量），以提高诊断准确率。

支持基于D-S证据理论、神经网络加权以及简单特征层融合的分析策略，具体取决于输入特征的维度。

请尽可能提供详细的工况参数（转速、负载）以及多维度特征值，避免仅输入单一指标。

主要适用于旋转机械部件，如各类滚动轴承、滑动轴承及包含轴承的齿轮箱组件。