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龙图腾网获悉中联重科股份有限公司;中科云谷科技有限公司申请的专利液压缸故障诊断模型训练方法与液压缸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：CN116304784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211516670.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权液压缸故障诊断模型训练方法与液压缸故障诊断方法是由曾光;周佳兴;童兴;吴帆;刘道星;赵向荣设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本液压缸故障诊断模型训练方法与液压缸故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种液压缸故障诊断模型训练方法与液压缸故障诊断方法，属于液压故障诊断领域。方法包括：获取多个传感器的数据信号，其中，多个传感器用于采集液压缸的多类状态数据；对数据信号进行特征提取与故障类型标记，以获得特征向量集与故障类型标签，其中，故障类型标签包括单个故障与相关的特征向量的对应关系，以及耦合故障与相关的特征向量的对应关系；将特征向量集与故障类型标签输入待训练模型进行模型训练，以获得故障诊断模型；采用故障诊断模型根据获取的多个传感器的故障数据进行液压缸的故障分类。通过此方法可以克服现有的液压缸故障诊断技术无法进行液压缸耦合故障的诊断这一问题。

本发明授权液压缸故障诊断模型训练方法与液压缸故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种液压缸故障诊断模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多个传感器的数据信号，其中，所述多个传感器用于采集液压缸的多类状态数据； 对所述数据信号进行特征提取与故障类型标记，以获得特征向量集与故障类型标签，其中，所述故障类型标签包括单个故障与相关的特征向量的对应关系，以及耦合故障与相关的特征向量的对应关系； 将所述特征向量集与所述故障类型标签输入待训练模型进行模型训练，以获得故障诊断模型； 其中，数据信号包括压力信号，所述对所述数据信号进行特征提取与故障类型标记，以获得特征向量集与故障类型标签，包括：对所述压力信号进行降噪与经验模态分解，以获得多个固有模态函数与一个残差；确定每个所述固有模态函数的固有模态能量值、固有模态能量熵、有量纲参数以及无量纲参数，以获得所述压力信号的时域特征；对每个所述固有模态函数进行希尔伯特变换，并确定变换后的每个所述固有模态函数的瞬态幅值的均值、均方根以及瞬态频率均方根，以获得所述压力信号的时频域特征；利用所述压力信号的时域特征和时频域特征，得到所述压力信号的特征向量集；对获得的时域特征与时频域特征进行对应的故障类型标记，得到所述故障类型标签。

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