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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利复杂路况下基于多源数据融合的轮式载运平台传动装置故障监测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：CN119714871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411685884.9，技术领域涉及：G01M13/02；该发明授权复杂路况下基于多源数据融合的轮式载运平台传动装置故障监测方法是由张可;高铮棋;张雅丽;魏士杰;李海锋;张鑫宇;覃炜龙;康如明设计研发完成，并于2024-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本复杂路况下基于多源数据融合的轮式载运平台传动装置故障监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及轮式载运平台技术领域，特别涉及一种复杂路况下基于多源数据融合的轮式载运平台传动装置故障监测方法。包括：确定轮式载运平台行驶路面的颠簸等级；根据路面颠簸等级，确定深度学习诊断模型；通过传感器采集传动装置的故障信号；对采集到的故障信号进行预处理；完成轮式载运平台传动装置故障监测。本发明能够更全面地捕捉传动装置的运行状态变化，及时发现潜在故障，减少因故障导致的停机时间，提高装备的使用效率。而且针对轮式载运平台复杂的路况环境尤其是泥泞坑洼等路段会导致震动频率异常的问题。本专利通过检测并比较，判断路况状态，从而切换到相应的模型来进行故障预测，进而提高故障预测的准确性。

本发明授权复杂路况下基于多源数据融合的轮式载运平台传动装置故障监测方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂路况下基于多源数据融合的轮式载运平台传动装置故障监测方法，其特征在于，具体方法如下： 确定轮式载运平台行驶路面的颠簸等级； 根据路面颠簸等级，确定深度学习诊断模型； 通过传感器采集传动装置的故障信号； 对采集到的故障信号进行预处理； 将预处理后的故障信号输入确定的深度学习诊断模型，完成轮式载运平台传动装置故障监测； 所述行驶路面的颠簸等级为五级，分别为平缓等级、一级颠簸、二级颠簸、三级颠簸和异常颠簸； 所述故障信号包括：传动装置振动信号、传动装置运行温度信号、传动装置运行噪声信号和传动装置外部磨损图像数据； 传动装置外部磨损图像数据，预处理方法如下： 用插值法将传动装置外部磨损图像数据调整到固定尺寸； 通过卷积神经网络进行图像特征提取； 深度学习诊断模型为三个； 第一深度学习模型用于平缓等级行驶路面诊断； 第二深度学习模型用于一级颠簸、二级颠簸和三级颠簸等级行驶路面诊断； 第三深度学习模型用于异常颠簸行驶路面诊断； 深度学习诊断模型包括输入层、隐藏层和输出层； 第一深度学习模型和第二深度学习模型的输入层以传动装置振动信号、传动装置运行温度信号和传动装置运行噪声信号作为输入；第三深度学习模型以传动装置运行温度信号、传动装置运行噪声信号和传动装置外部磨损图像数据作为输入；深度学习诊断模型的输出均为故障类型的概率预测。

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