Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
专利交易 商标交易 积分商城 国际服务 IP管家助手 科技果 科技人才 会员权益 需求市场 关于龙图腾 更多
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 广东海洋大学廖志强获国家专利权

广东海洋大学廖志强获国家专利权

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!

龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于样本扩增的旋转机械设备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:CN120653926B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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:202510748811.8,技术领域涉及:G06F18/20;该发明授权基于样本扩增的旋转机械设备故障诊断方法及装置是由廖志强;严志佳;宋雪玮;贾宝柱;蔡仁超设计研发完成,并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

基于样本扩增的旋转机械设备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样本扩增的旋转机械设备故障诊断方法及装置,对一维振动信号进行相空间重构,将一维振动信号转换成高维振动信号,增强故障特征的表达能力;为每个空间样本确定虚假近邻比例,再根据虚假近邻比例确定对应的权重,从而可以将位于边缘噪声区域的低稳定性样本赋予较低的权重,将高稳定性的样本赋予较高的权重,将较高权重的空间样本基准样本作为数据增强的基准,后续根据基准样本和目标邻近样本生成新故障样本时,可确保新生成的故障样本靠近基准样本,避免新生成的故障样本偏离真实分布,从而提高新生成故障样本的可靠性;由于故障样本的数量增多,避免故障诊断样本与正常样本的不平衡,提升对旋转机械设备的故障诊断准确度。

本发明授权基于样本扩增的旋转机械设备故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了:1.一种基于样本扩增的旋转机械设备故障诊断方法,其特征在于,所述方法包括: 采集所述旋转机械设备在不同故障状态下的多组第一振动信号,对所述多组第一振动信号进行标准化处理,得到第一标准信号;采集所述旋转机械设备在正常状态下的多组第二振动信号,对所述多组第二振动信号进行标准化处理,得到第二标准信号; 对所述第一标准信号进行相空间重构,得到第一相空间轨迹矩阵;对所述第二标准信号进行空间重构,得到第二相空间轨迹矩阵; 确定所述第一相空间轨迹矩阵中每个空间样本的虚假近邻比例;根据所述每个空间样本的虚假近邻比例确定所述每个空间样本对应的权重,根据所述每个空间样本的权重确定基准样本和目标近邻样本; 根据所述基准样本和所述目标近邻样本生成新故障样本相空间轨迹矩阵,将所述新故障样本相空间轨迹矩阵和所述第二相空间轨迹进行合并,得到故障数据集; 将所述故障数据集作为预构建的故障诊断模型进行训练,利用训练好的故障诊断模型对旋转机械设备进行故障诊断。

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广东海洋大学,其通讯地址为:524000 广东省湛江市麻章区海大路1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。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。