买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉兰州交通大学申请的专利基于能量熵优化多特征融合的四象限整流器故障诊断方法、装置、介质、设备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：CN119644188B 。

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：202411816263.X，技术领域涉及：G01R31/40；该发明授权基于能量熵优化多特征融合的四象限整流器故障诊断方法、装置、介质、设备是由毛向德设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于能量熵优化多特征融合的四象限整流器故障诊断方法、装置、介质、设备在说明书摘要公布了：本发明属于高速列车故障诊断领域，公开一种基于能量熵优化多特征融合的四象限整流器故障诊断方法、装置、介质、设备，所述方法包括：首先，对故障信号采用不同的小波函数进行小波包分解，根据频带系数的能量‑信息熵比选择最优频带；其次，计算最优频带中各系数的能量熵，得到多个能量熵特征；最后，在空间位置上对多个故障特征进行局部切空间排列，优化了多个特征的数据分布，减少了异常值，消除了多特征之间的冗余。结果表明：多特征的优化融合使四象限整流器的平均诊断准确率为99.0625%。本发明的故障诊断方法，与其他方法相比，该方法对输出电压、噪音、训练和测试比均具有较高的诊断率和较强的鲁棒性。

本发明授权基于能量熵优化多特征融合的四象限整流器故障诊断方法、装置、介质、设备在权利要求书中公布了：1.基于能量熵优化多特征融合的四象限整流器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集不同工况下故障模式的输入电流信号，形成原始样本集； 采用不同的小波函数，对故障模式的输入电流信号进行小波包多分辨率分解，得到不同的频带信息，依据每组频带的能量-信息熵比选择适合故障信号的小波函数，对应的频带就是最优频带，计算各频带系数的能量熵； 根据各频带系数的能量熵，得到最优频段的能量熵特征，构建不同工况和不同故障模式对应的能量熵特征； 对有冗余和冲突的多个能量熵特征在数据空间上进行局部切空间排列优化，得到最优能量熵特征； 采用支持向量机进行模式识别，获取四象限整流器的故障诊断结果； 所述采用不同的小波函数，对故障模式的输入电流信号进行小波包多分辨率分解，得到不同的频带信息，依据每组频带的能量-信息熵比选择适合故障信号的小波函数，对应的频带就是最优频带，计算各频带系数的能量熵的步骤，具体包括： 1不同小波函数的多频带系数计算：假设故障信号，采用常用于信号分解重构的9个Daubechies小波函数，对故障信号进行小波包分解，得到9组频带信息； 1 式中，表示采用dbN小波函数，dbN,N=2,3，…10，信号经过小波包r层分解后得到m个频带中第n个频带的系数； 2选择合适的小波函数： 对应小波函数小波包分解后的频带能量值： 2 系统发生故障后，每个故障模式不确定性的大小与相应故障模式出现的次数有关；假如整流器的一种故障模式为Yi，该故障模式发生的概率为PYi，那么该故障模式的信号经过分解后得到频带系数的信息熵为： 3 对应频带的能量-信息熵比为R： 4 能量-信息熵比越大，表明所选择的小波函数越适合该故障信号，分解后得到的频带为最优频带； 3计算最优频带的能量熵特征：故障信号经过小波包分解r层分解后得了m个频带系数，分别计算该频带每个频带系数的能量熵； 5 6 7 式中，第n个频带系数的能量值为En，概率分布为pn，能量熵为Tn； 因此，故障信号在最优小波函数基础上，经过小波包分解后得到的最优频带的能量熵特征为Tn： 8 4构建能量熵特征的领域矩阵：由于能量熵特征T为m维矩阵，Tn是矩阵中的任何一个数据点，m是数据点个数，确定每个数据点的最近邻数为k，形成一个邻域矩阵； 9 式中，为第n个数据点的第j个近邻点，n=1,2，…，N；j=1,2,…,k； 5计算局部坐标：在数据点Tn的领域矩阵中找出的正交基Qi来构成g维的切空间，在邻域中，计算各点Tnj到切空间的正交投影λnj，然后求邻域矩阵Tmn的局部坐标为Гn： 10 6建立全局坐标：设置全局坐标，对能量熵特征Tn中的每个数据点的局部坐标矩阵进行切空间排列，得到全局坐标系，全局坐标反映了局部坐标矩阵的几何结构，全局坐标应满足以下要求： 11 式中，是待定的映射矩阵；是重构误差；是的中心化矩阵； 7计算排列矩阵：假设，S是0-1的选择矩阵，是能量熵特征数据点Tn的权值矩阵，，排列矩阵为： 12 8最小化重构误差：对排列矩阵最小特征值的求解，通过计算排列矩阵得到的第2个到g+1个最小特征值对应的特征向量，就是能量熵特征Tn中每个数据点的全局坐标，也为能量熵特征经过局部切空间排列优化后的特征向量： 13。

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兰州交通大学，其通讯地址为：730070 甘肃省兰州市安宁区安宁西路118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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。