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！

龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于改进型经验小波与小波包卷积神经网络相结合的电梯轴承部件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：CN116910645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310810996.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于改进型经验小波与小波包卷积神经网络相结合的电梯轴承部件故障诊断方法是由陈博;杨望卓;王剑斌;刘华清;李科设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进型经验小波与小波包卷积神经网络相结合的电梯轴承部件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改进型经验小波与小波包卷积神经网络相结合的电梯轴承部件故障诊断方法，提出了改进型经验小波方法，通过固定带通滤波器的准则设计，将振动信号分解为固定频段的特征信息；将滤波器组中的高频滤波器作为噪声频带，对该频带对应的子信号进行滤除，并重组子信号为网络模型的输入样本；利用小波包变换构建多级小波分解全分量融合结构，进而得到多级小波包全分量残差模块；将多级小波包全分量残差模块嵌入深度一维卷积神经网络；训练多级全分量卷积神经网络的电梯轴承部件故障诊断模型，对样本信号进行故障诊断，从而实现电梯轴承部件的状态监测。

本发明授权基于改进型经验小波与小波包卷积神经网络相结合的电梯轴承部件故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进型经验小波与小波包卷积神经网络相结合的电梯轴承部件故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：采用传感器采集电梯轴承零部件振动信号，并进行数据预处理，得到统一格式的样本数据； 步骤2：利用经验小波变换设计固定的多通道带通滤波器，进而将步骤1获得的统一格式的样本数据分解为多个不同频率的子信号，在多个不同频率的子信号中频率最高的子信号作为噪声信号； 步骤3：对步骤2获得的多个不同频率的子信号进行滤波，滤除噪声信号，得到待重构的子信号，将待重构的子信号经过经验小波变换重构，将重构后的子信号作为样本集合； 步骤4：基于小波包分解技术设计多级残差深度卷积神经网络，具体包括： 通过小波包技术对重构后的子信号进行一级分解，得到多个不同频率的子信号，并通过反向传播神经网络算法组合所有子信号，得到一级残差模块； 通过小波包技术对重构后的子信号进行二级分解，得到多个不同频率的子信号，并通过反向传播神经网络算法组合所有子信号，得到二级残差模块； 通过小波包技术对重构后的子信号进行多级分解，得到多个不同频率的子信号，并通过反向传播神经网络算法组合所有子信号，得到多级残差模块； 步骤5：基于步骤4的多级残差深度卷积神经网络，将步骤3获得的样本集合作为深度卷积神经网络的多级残差模块的输入，对应的故障状态标签作为多级残差深度卷积神经网络的目标输出，进行训练从而得到电梯轴承部件故障诊断模型； 步骤6：实时采集电梯轴承部件的振动信号，输入到步骤5获得的电梯轴承部件故障诊断模型，诊断电梯的当前健康状态。

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浙江工业大学，其通讯地址为：310012 浙江省杭州市下城区潮王路18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。