湖南科技大学于文新获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种基于粒子群的类Lorenz随机共振系统的电机故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116186610B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310268032.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于粒子群的类Lorenz随机共振系统的电机故障诊断方法是由于文新;刘美婷;王俊年;李目;周躜波;肖求美;钟广林设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于粒子群的类Lorenz随机共振系统的电机故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于粒子群的类Lorenz随机共振系统的电机故障诊断方法，包括利用电流传感器采集电机不同故障类型下定子电流的数据，作为原始信号；将原始信号数据输入基于粒子群的类Lorenz随机共振系统中，以信噪比为目标函数，自适应调整类Lorenz系统参数，输出最优参数下信噪比最优的数据；将数据输入学习好的极限学习机中进行故障诊断。本发明提出的一种类Lorenz随机共振系统具备可调参数多、可塑性强等优势，为系统对不同类型的故障信号自适应调整参数提供了较大的调整空间。系统输出的最优信噪比数据能凸显信号特征，进而能准确进行故障诊断。
本发明授权一种基于粒子群的类Lorenz随机共振系统的电机故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群的类Lorenz随机共振系统的电机故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、利用电流传感器采集电机不同故障类型下定子电流的数据，作为输入信号； S2、将输入信号的数据输入基于粒子群的类Lorenz随机共振系统中，以信噪比为目标函数，在类Lorenz随机共振系统参数范围内寻找最优参数，输出最优参数下信噪比最优的信号；所述类Lorenz随机共振系统为： ， 其中为系统参数，为状态变量，为输入信号，由信号与噪声构成； S3、组合步骤S2输出的不同故障类型信号的数据，并对不同故障填充不同的诊断标签，形成数据集； S4、随机划分数据集为训练集与测试集，先将训练集数据输入极限学习机中进行故障诊断学习，后将测试集数据输入学习好的极限学习机中进行故障诊断； S5、集成基于粒子群的类Lorenz随机共振系统数据处理与极限学习机算法诊断，将新采集的数据输入集成系统后，得到输入数据对应的故障类型。
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