温州大学平阳智能制造研究院李勇获国家专利权
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龙图腾网获悉温州大学平阳智能制造研究院申请的专利一种基于多传感器数据融合的电磁阀故障诊断方法及装置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：CN116680611B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310653725.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多传感器数据融合的电磁阀故障诊断方法及装置是由李勇;李韦廷;肖涛;叶旭锰;陈贤设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多传感器数据融合的电磁阀故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多传感器数据融合的电磁阀故障诊断方法及装置，本发明采用电流信号以及气压信号作为电磁阀故障诊断的特征信号，对电磁阀故障诊断进行进一步细分，采用小波包累加EMD的方法对特性信号进行处理，避免了EMD模态混叠的现象，采用BP神经网络作为故障诊断模型，对电磁阀进行有效诊断。且为了方便该故障诊断方法的实施，还设计了与之相配套的装置。该装置可以提取被测电磁阀工作时的气压信号以及电流信号，进行故障诊断，并还能输出可调的波动变化的压力，模拟气压突变的环境。
本发明授权一种基于多传感器数据融合的电磁阀故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器数据融合的电磁阀故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：利用电流采集装置以及气压采集装置采集已知状态电磁阀样品的电流原始信号和气压原始信号； S2：对电流原始信号和气压原始信号做小波包分解处理； S3：将经小波包分解后电流信号和气压信号依次进行经验模态分解，得到若干个本征模函数分量和一个余量； S4：将电流信号和气压信号的本征模函数分量和余量排列形成电流信号矩阵和气压信号矩阵，并对其进行能量矩的计算，得到电流能量矩阵和气压能量矩阵，再将电流能量矩阵和气压能量矩阵进行叠加，形成状态矩阵； S5：将状态矩阵每个行向量参数进行平方并累加，构成状态参数，将状态参数归一化处理，并排列得到关于该电磁阀样品的状态向量； S6：重复步骤S1-步骤S5，收集各种不同状态电磁阀的电流信号和气压信号，计算其不同的状态向量形成数据样本，再利用数据样本训练BP神经网络形成故障诊断模型，最后利用故障诊断模型进行电磁阀故障诊断。
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