北京化工大学冯坤获国家专利权
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龙图腾网获悉北京化工大学申请的专利一种用于旋转机械故障特征的敏感特征选择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：CN116698404B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310605980.7，技术领域涉及：G01M13/028；该发明授权一种用于旋转机械故障特征的敏感特征选择方法是由冯坤;向明胜;李迎丽设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于旋转机械故障特征的敏感特征选择方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于旋转机械故障特征的敏感特征选择方法，能够针对自编码器所提特征自动选择出有效性较高的特征子集，提高后续故障诊断的精度。利用振动加速度传感器采集旋转机械故障振动加速度信号，对采集的振动加速度信号做快速傅里叶变换得到频域信号，将得到的训练集频域信号作为输入，训练自编码器特征提取模型，并提取出训练集特征；对训练集特征进行选择，去除无关特征，利用已训练完成的自编码器模型提取测试集特征，并按相同的特征选择原则去除无关特征，可以提高后续故障诊断的精度，完成了对自编码器所提特征的选择工作，能够有效地去除特征集中冗余和无关特征，选择敏感特征子集，进而提高故障诊断的准确率。
本发明授权一种用于旋转机械故障特征的敏感特征选择方法在权利要求书中公布了：1.一种用于旋转机械故障特征的敏感特征选择方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、利用振动加速度传感器采集旋转机械故障振动加速度信号； S2、对采集的振动加速度信号做快速傅里叶变换得到频域信号； S3、搭建自编码器模型，将得到的频域信号作为输入，训练自编码器； S4、自编码器训练完成后，提取编码器输出作为信号的特征向量，记为F1； S5、记录编码器特征向量F1中的全零特征位置编码L1，并去除全零特征得到特征子集F2；其中，找出并记录特征集中全零特征的位置编码，并将其清空； S6、利用补偿距离评估方法对特征子集F2做特征评估，去除评估指标小于设定值的特征，并记录特征位置编码L2，得到最终特征去除的位置编码L3＝L1+L2； S7、通过已训练完成的自编码器对待分析信号的频域信号进行特征提取，去除位置编码为L3的特征后，完成特征选择。
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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。
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