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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于多变换域的转子故障诊断模型生成方法和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：CN116861231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310626933.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于多变换域的转子故障诊断模型生成方法和诊断方法是由赵振民;李江红;崔佳航;单航;马蓉;符立梅;陈超;王彤;尚纯洁;雷庆春;蔡飞超设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多变换域的转子故障诊断模型生成方法和诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多变换域的转子故障诊断模型生成方法和诊断方法，前者包括：采集多个类别的燃气轮机模化转子故障振动信号数据构建训练和测试数据集；将每一数据使用STFT变换域变换到短时傅立叶时频域，使用Morlet小波变换变换域变换到Morlet小波时频域，使用复杂网络递归图方法变换到复杂网络相空间域；将三个变换域变换后的训练数据集输入预设模型中，利用CNN网络层进行特征提取；将输出特征利用LSTM网络进行特征结构学习，训练得到转子故障模型；使用三个变换域变换后的测试数据集验证调整转子故障模型得到转子故障诊断模型，以用于故障检测。本发明能实现数据自动处理，减少人力投入，提高故障诊断效率和准确性。

本发明授权基于多变换域的转子故障诊断模型生成方法和诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多变换域的转子故障诊断模型生成方法，其特征在于，包括： 采集多个类别的燃气轮机模化转子故障振动信号数据构建训练数据集和测试数据集；其中，所述多个类别包括正常、转子碰摩故障、转子不平衡故障和转子不对中故障； 将所述训练数据集和测试数据集中每一数据，分别使用STFT傅里叶变换域变换到短时傅立叶时频域，使用Morlet小波变换变换域变换到Morlet小波时频域，以及使用复杂网络递归图方法变换到复杂网络相空间域，得到三个变换域变换后的训练数据集和测试数据集； 将所述三个变换域变换后的训练数据集输入到预设模型中，利用所述预设模型中的CNN网络层进行特征提取，得到CNN输出特征； 将所述CNN输出特征利用所述预设模型中的LSTM网络进行特征结构学习，利用学习结果训练所述预设模型得到转子故障模型； 使用所述三个变换域变换后的测试数据集验证调整所述转子故障模型，得到满足精度要求的转子故障诊断模型；其中，所述转子故障诊断模型用于转子故障分类诊断。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。