浙江大学刘惠获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于传感数据混合噪声抑制的装备零件故障诊断方法、装置及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：CN119147236B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411280901.0，技术领域涉及：G01M13/00；该发明授权基于传感数据混合噪声抑制的装备零件故障诊断方法、装置及设备是由刘惠;钟鹏程;刘振宇;李瑞;董子晗;谭建荣设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于传感数据混合噪声抑制的装备零件故障诊断方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于传感数据混合噪声抑制的装备零件故障诊断方法、装置及设备，涉及故障诊断领域。所述诊断方法包括：获取装备零件在不同故障类型下的振动信号；对振动信号进行数据预处理，获得样本，振动信号对应的故障类型作为真实标签，构建训练集和验证集；利用所述训练集和所述验证集，使用可迁移Adaboost算法和自适应代价敏感学习方法训练多个深度学习模型，获得多个训练好的深度学习模型；利用多个训练好的深度学习模型，对装备的待测零件进行故障诊断。本发明提高在混合噪声环境下装备零件故障诊断的准确率。
本发明授权基于传感数据混合噪声抑制的装备零件故障诊断方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于传感数据混合噪声抑制的装备零件故障诊断方法，其特征在于，所述诊断方法包括： 获取装备零件在不同故障类型下的振动信号； 对振动信号进行数据预处理，获得样本，振动信号对应的故障类型作为真实标签，构建训练集和验证集； 利用所述训练集和所述验证集，使用可迁移Adaboost算法和自适应代价敏感学习方法训练多个深度学习模型，获得多个训练好的深度学习模型； 利用多个训练好的深度学习模型，对装备的待测零件进行故障诊断，公式为： 其中，Cx为待测零件的样本x对应的故障诊断结果，和分别为待测零件的样本x经过第m个训练好的深度学习模型与Softmax操作后得到的属于第k类和第k’类的概率，M为训练好的深度学习模型的数量，K为故障类型的数量。
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