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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利基于DenseNet神经网络的智能工业机械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：CN115293248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202210870002.0，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于DenseNet神经网络的智能工业机械故障诊断方法及装置是由彭健;赵亮程;许小路;杨建军设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DenseNet神经网络的智能工业机械故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于DenseNet神经网络的智能工业机械故障诊断方法及装置，该方法步骤如下：采集与待测机械故障相关的音频数据，对采集到的音频数据进行分析，研究故障波形的规律，总结常见故障类型音频波形的变化现象和故障原因，进行数据集的预分类；提取音频数据的梅尔频谱特征；通过DenseNet神经网络对梅尔频谱特征进行二次特征提取，将提取到的新梅尔倒谱系数降维处理后得到的降维后的特征；将降维后的特征作为多分类SVM的输入样本进行智能故障诊断。本发明提供的方法既保留了时域信息，也提取了频域信息；同时，因为工业故障往往伴有故障数据量少的特点，选择对于小样本识别度高的SVM分类器进行故障分类，有效提高了故障识别精度。

本发明授权基于DenseNet神经网络的智能工业机械故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于DenseNet神经网络的智能工业机械故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取与待测机械故障相关的音频数据，搭建数据库，对原始数据库进行标注与整理； S2：对采集到的音频数据进行预处理，得到标准化后的故障音频数据； S3：从所述标准化后的故障音频数据提取音频的梅尔频谱特征；包括： S3.1：对所述标准化后的故障音频数据进行加窗和分帧处理，然后进行FFT运算； S3.2：对得到的特征向量进行对数运算，接着进行KL变换； S3.3：对得到的原始音频序列进行STFT运算； S3.4：构建梅尔滤波器； S3.5：将STFT变换结果进行转置，然后与梅尔滤波器进行矩阵积，最后取对数，得到音频的梅尔频谱特征； S4：搭建DenseNet神经网络；在原始DenseNet121模型上去掉全连接层，得到所述DenseNet神经网络；所述DenseNet神经网络包括：1个卷积层、1个池化层、4个稠密块、3个过渡层；所述卷积层、池化层和稠密块依次连接，且每两个稠密块之间连接一个所述过渡层； S5：将所述梅尔频谱特征输入到所述DenseNet神经网络中进行逐层无监督训练，训练完成后，通过训练好的DenseNet神经网络提取新梅尔倒谱系数； S6：对所述新梅尔倒谱系数进行特征降维，得到降维后的特征； S7：将所述降维后的特征输入到SVM支持向量机中，进行最终的故障诊断。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。

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