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龙图腾网获悉中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院;中国大唐集团科学技术研究总院有限公司;广东大唐国际雷州发电有限责任公司;大唐锅炉压力容器检验中心有限公司申请的专利故障智能诊断方法、装置、设备及存储介质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：CN115931318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211284564.3，技术领域涉及：G01M13/00；该发明授权故障智能诊断方法、装置、设备及存储介质是由司翔宇;陈悦;张剑;袁昊;匡磊;吕长虹;庞靖;李敬豪;邢海波设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本故障智能诊断方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种故障智能诊断方法，包括：采集待测设备的振动信号，并采用数据处理算法提取振动信号的振动特征信息；利用预先训练好的机器学习分类模型对振动特征信息进行处理，判断转子轴系是否发生故障；若是则输出转子轴系故障原因；若否则利用预先训练好的深度学习分类模型对所述振动信号进行处理，判断轴承是否发生故障；若是则输出轴承故障原因；若否则故障诊断结果为无故障。本发明不仅适用于轴承相关的故障诊断，也适用于转子轴系相关的故障诊断；并且前置机器学习分类模型判断，后置深度学习分类模型判断，对计算机资源要求低。

本发明授权故障智能诊断方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种故障智能诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 采集待测设备的振动信号，并采用数据处理算法提取所述振动信号的振动特征信息； 利用预先训练好的机器学习分类模型对所述振动特征信息进行处理，判断转子轴系是否发生故障； 若是，则输出转子轴系故障原因； 若否，则利用预先训练好的深度学习分类模型对所述振动信号进行处理，判断轴承是否发生故障； 若是，则输出轴承故障原因； 若否，则故障诊断结果为无故障； 所述机器学习分类模型的预先训练过程包括： 采集故障设备的故障振动信号，基于所述故障振动信号建立第一故障数据集，并根据现场实际故障类型建立故障标签； 提取所述故障振动信号的故障振动特征信息，并基于所述故障振动特征信息建立第二故障数据集； 采用专家经验判断故障产生原因，并将判断成功率大于设定阈值的故障类型作为所述第二故障数据集的故障标签； 利用带故障标签的所述第二故障数据集对所述机器学习分类模型进行学习训练，得到所述预先训练好的机器学习分类模型； 所述深度学习分类模型的预先训练过程包括： 利用公开数据集和带故障标签的所述第一故障数据集，对所述深度学习分类模型进行学习训练，得到所述预先训练好的深度学习分类模型。

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大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院;中国大唐集团科学技术研究总院有限公司;广东大唐国际雷州发电有限责任公司;大唐锅炉压力容器检验中心有限公司，其通讯地址为：236000 安徽省合肥市高新区柏堰科技园明珠大道669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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