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！

龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于多源异构数据的转子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：CN115510902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211145184.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于多源异构数据的转子故障诊断方法及装置是由余建波;苗梦奇设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源异构数据的转子故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多源异构数据的转子故障诊断方法及装置，属于深度学习领域。采用的技术方案先后包括如下步骤：首先搭建转子测试台，采用CD磁电式速度传感器采集振动信号，采用Fotric626型红外热像仪采集热图像数据；然后对多源异构数据进行预处理，包括数据集划分及数据标准化处理；接着搭建多源异构特征提取网络，该网络由多层卷积及特征交互模块堆叠构成，在此基础上构建全局特征融合模块，实现浅层特征与深层特征的融合处理；最后构建转子故障分类器，实现转子故障诊断。实验结果表明，该方法及装置故障诊断结果精度较高，可以准确地实现转子故障分类。

本发明授权基于多源异构数据的转子故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多源异构数据的转子故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，搭建转子测试台，并利用该转子测试台采集转子故障数据，其中，所述转子测试台包括至少两个不同类型的传感器，所述故障数据为多源异构数据； 步骤S2，对采集得到的所述多源异构数据进行预处理，得到训练数据； 步骤S3，搭建多源异构特征提取网络，其包括深度特征交互网络和全局特征融合模块； 步骤S4，基于所述多源异构特征提取网络，构建转子故障分类模型； 步骤S5，利用所述训练数据训练所述转子故障分类模型，并利用训练好的所述转子故障分类模型获取转子故障诊断结果， 其中，所述转子测试台包括轴承座、轴向摩擦座、负载盘、联轴器、驱动电机、转轴、速度传感器以及热图像采集仪， 所述速度传感器用于采集转子的振动信号， 所述热图像采集仪用于采集所述转子的热图像数据， 步骤S3包括以下子步骤： 步骤S3-1，构建分组平铺及分组全连接层，用于实现所述热图像数据的一维化； 步骤S3-2，构建全连接层，用于实现所述振动信号的一维化； 步骤S3-3，构建多层卷积层，分别用于提取振动信号特征及红外热图特征； 步骤S3-4，构建特征交互模块，用于提取所述振动信号特征及所述红外热图特征的公有特征及各自的私有特征； 步骤S3-5，将所述卷积层和所述特征交互模块多次堆叠构成所述深度特征交互网络； 步骤S3-6，在所述深度特征交互网络基础上，搭建全局特征融合模块，实现浅层特征与深层特征的融合分析，得到所述多源异构特征提取网络。

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同济大学，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区四平路1239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。