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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于物理信息神经网络的齿轮箱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：CN119533927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411704719.3，技术领域涉及：G01M13/021；该发明授权一种基于物理信息神经网络的齿轮箱故障诊断方法是由刘祖斌;吴涛设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络的齿轮箱故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先，在齿轮箱中布置振动信号采集系统，获取振动和角速度信号，建立有标签的实测数据集，并通过建立齿轮动力学模型，得到有标签的仿真数据集。然后，利用实测和仿真数据集训练长短期记忆网络LSTM构成的物理信息神经网络，以振动和角速度信号为输入，输出时变啮合刚度曲线。接着，将啮合刚度曲线数据提取特征，形成故障分类训练集，并利用该数据集训练支持向量机SVM模型。最终，将实际采集的振动数据输入物理信息神经网络和SVM模型，实现齿轮箱故障的准确诊断。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的齿轮箱故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取齿轮箱中齿轮的设计参数，并在齿轮箱轴承周边布置振动信号传感器，并在齿轮顶侧布置齿轮转速传感器； S2：挑选一批健康齿轮与故障齿轮作为样本，通过电机驱动让齿轮箱平稳运行后，通过S1步骤中布置的振动信号传感器与齿轮转速传感器，获取各类齿轮的振动信号与角速度信号； 对得到的齿轮振动信号与角速度信号做好分类标签，得到有标签的实测数据集； S3：建立齿轮动力学模型，通过数值求解方法对齿轮动力学模型进行求解，得到有标签的仿真数据集； S4:利用有标签的实测数据集和有标签的仿真数据集训练物理信息神经网络模型，得到训练完成后的物理信息神经网络模型； S5：将S2中得到的有标签的实测数据集，S3中得到有标签的仿真数据集，导入到训练完成后的物理信息神经网络模型中，得到时变啮合刚度变化曲线数据集，将得到的时变啮合刚度变化曲线数据集做好分类标签，得到有标签的时变啮合刚度曲线数据集； S6：通过对S5得到的有标签的时变啮合刚度曲线数据集计算各类特征，作为故障分类训练集； S7：利用S6中得到的故障分类训练集训练一个多分类算法模型，得到训练好的多分类算法模型； S8：采集齿轮箱实际工作状态下的齿轮振动信号，获得待测齿轮振动数据集； S9：将实际采集到的待测齿轮振动数据输入到S4训练完成后的物理信息神经网络模型中，输出时变啮合刚度变化曲线，之后通过对输出的时变啮合刚度变化曲线计算S6步骤中的各类特征，最后将特征输入到S7训练好的多分类算法模型中，得到分类结果，即为齿轮箱故障结果。

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