一种基于数据增强和自监督时频对比的机电设备故障诊断方法，属于机电设备故障诊断领域，所述方法包括以下步骤：第一步，机电设备数据增强与预处理；第二步，使用基于通道‑空间注意机制的选择性卷积核SKCS优化自监督时频对比学习；第三步，使用改进的互相关损失矩阵来衡量频域数据与时域数据之间的相关性，并通过损失函数训练模型；将参数更新后的编码器保留到下游的故障诊断任务中，实现对机电设备故障故障诊断。本发明提高故障表征学习的准确性和鲁棒性，提升跨场景故障诊断的效率和实用性。
📄 2025112797075
📂 G06F18_214
👤 中国计量大学
📅 2025-09-09
本发明公开了一种风电机组齿轮箱故障诊断方法及系统，包括：对原始振动信号进行VMD变分模态分解得到本征模态分量IMF，取相关系数ρi最大的本征模态分量IMF做Hilbert变换，得到Hilbert‑Huang谱图；将各原始振动信号对应的Hilbert‑Huang谱图分为源域数据样本和目标域数据样本；构建深度残差网络模型，利用源域数据样本和目标域数据样本训练深度残差网络模型得到针对目标域的迁移诊断模型；输入目标域待测数据样本到迁移诊断模型中得到诊断结果；利用MK‑MMD损失函数对深度残差网络模型进行调整使得模型能够在仅有少量样本的情况下实现故障的高精度诊断。
📄 2023117207978
📂 G06F18_214
👤 河海大学
📅 2023-12-14
本发明公开了一种基于多信号融合的机械设备故障诊断方法，属于设备故障诊断方法设计领域，包括以下步骤：建立运行信号集U和运行状态集V；根据运行信号的自身特点，确定采样频率，对时间变化敏感的运行信号采用较大的采样频率，对时间变化不敏感的运行信号采用较小的采样频率；进行运行信号的降噪处理；对运行信号进行归一化处理，将运行信号进行归一化，使其值变为0~1之间的小数；对运行信号处理，构造样本集；构建故障诊断模型，设置故障诊断模型参数；训练故障诊断模型；故障诊断，输出故障诊断的结果，相比传统的单信号判断机械设备故障的方法，此方法多种信号的进行故障诊断，考虑历史数据，又考虑当前状况，结果更准确。
📄 2022113062231
📂 G06F18_24
👤 江苏科技大学
📅 2022-10-24
本发明公开了基于数据分析的机电设备故障诊断方法、系统及终端，涉及机电设备故障诊断技术领域，包括如下步骤：依据设备维修记录获取机电设备每次维修时间#imgabs0#，计算获得维修时间变化率Bwx，并进一步计算获得预估维修时间Gw；采集机电设备的振动信号，分析正常运作振动信号和待测振动信号获得振动异常系数Zy；获取各个部件的每次损坏使用时长#imgabs1#、开始使用时间#imgabs2#和实时时间Sj，计算获得各个零件的故障指数#imgabs3#。在减少不必要的检测和数据处理的同时，可以在设备出现明显故障之前检测到异常情况，精准定位到异常零件，防止故障扩大或造成更严重的后果。
📄 2024102568268
📂 G06F18_2433
👤 深圳市森树强电子科技有限公司
📅 2024-03-07
本发明公开了一种补标记约束下的工业设备故障诊断方法及系统，属于工业智能运维与故障预测健康管理技术领域。方法包括：采集设备振动信号并预处理；构建一个基于一维残差的双头深度网络作为补标记学习模型；利用基于最大似然估计的补标记生成联合概率化损失函数，使模型从“否定性”标签中学习故障特征；利用训练好的模型实现高精度故障分类。本发明将弱监督学习中的补标记学习范式应用于工业设备故障诊断，在CWRU、MFPT等多个标准轴承数据集上取得了超过90%的诊断准确率，该方法显著降低了数据标注门槛，有效解决了工业场景中故障样本稀缺、标注困难的痛点，具有重要的实际应用价值。
📄 2026101489107
📂 G06F18_2415
👤 南京信息工程大学
📅 2026-02-03
本发明公开了一种工程设备故障诊断方法及诊断系统，涉及工程设备监测技术领域，本发明通过对工程设备中的结构装置进行监测和故障诊断，当结构装置出现故障后，分析结构装置的维修模式，当维修模式为更换装置模式时，分析更换的零件品牌，并对工程设备的维修人员的维修顺序进行分析，解决了传统技术中仅对故障进行预警的不足，大大地降低了故障诊断的时间和复杂度，为选取维修人员提供有效参考，确保工程设备维修之后的可靠性和运行的顺畅性，对装置的品牌进行分析，维修人员能够快速的选购品牌，及时地对设备中的装置进行维修，同时保障选购的透明性，控制设备维修的成本，从而有效减少设备停机时间，增加生产效率。
📄 2024110775397
📂 G06Q10_20
👤 山东金康电子系统有限公司
📅 2024-08-07
本申请提出一种融合CNN与图注意力网络的旋转设备故障诊断方法。多传感器分别捕捉电机、轴承、齿轮箱、联轴器和旋转负载各部位的关键运行信号，通过GRU网络输入至多通道注意力模块后输出特征序列，将特征序列拼接成二维特征矩阵输入至CNN与混合注意力机制模块，得到各部位故障特征；将故障特征按照时间序列分窗并依据重要性动态加权后重组；以不同部位重组特征作为节点、节点间的显著交互关系作为边，构建全局故障诊断图；通过图注意力网络学习各节点间的交互信息并聚合，得到全局故障特征；构造图网络联合优化损失函数，分析并优化模型参数。本模型通过多阶段融合的方式，全面挖掘故障信息，极大提升了故障诊断的准确性。
📄 2025110992514
📂 G06F18_213
👤 湖南师范大学
📅 2025-08-06
本实用新型公开了一种电气设备故障诊断仪，属于电气设备诊断技术领域，包括：诊断仪主体和多个支撑座；显示屏主体，设置于诊断仪主体一侧，位于显示屏主体一侧的所述诊断仪主体侧壁设有控制面板，位于显示屏主体另一侧的所述诊断仪主体侧壁设有连接面板；本实用新型，通过设置在阻隔板一侧的两个第一连动板，配合定位板一侧的两个第二连动板，可在转动阻隔板时，能够带动定位板和清理板进行移动，从而可便捷的对电气设备故障诊断仪显示屏上的灰尘或杂质进行清理，节省了人们手动操作的时间和人力，使电气设备故障诊断仪使用的便捷性更佳。
📄 2024204442096
📂 G01R31_00
👤 王晓辉
📅 2024-03-07
本申请属于故障诊断技术领域，公开了一种设备故障诊断装置，包括：移动箱、防尘板和推杆，移动箱内设置有升降机构；所述升降机构包括液压缸、故障诊断台和升降连杆；所述故障诊断台两侧均设置有二次升降机构；所述二次升降机构包括设备提升台，设备提升台上活动连接的设置二次调节台的底部连接有升降螺杆，升降螺杆与设备提升台为螺纹连接。可以实现故障诊断台在升降移动箱内部的自动升降，使工作人员现场对设备进行故障诊断时，从升降移动箱内部升起故障诊断台后即可在故障诊断台上通过故障检测仪进行设备故障的诊断，使用更加便捷。
📄 2022228002154
📂 F16M11_38
👤 安徽灵萧物联科技有限责任公司
📅 2022-10-24
已申报项目
本发明属于设备故障诊断领域，尤其涉及一种基于Lasso回归的污水处理设备故障诊断系统及方法；所述故障诊断系统包括污水子处理系统、若干监管客户端以及若干数据采集装置；所述污水处理子系统包括中心控制台、通信服务器、总数据存储服务器以及数据采集服务器；所述中心控制台包括控制模块、数据接口模块、数据分类模块、机器学习模块以及数据通信模块；通过获取数据采集装置上的数据，机器学习模块对其进行学习训练，从而构建出多个子回归预测模型，预测出各类污水处理设备的故障类型，本发明为污水处理的工程管理和治理决策提供一定基础的诊断帮助，有效的满足污水处理过程中对污水处理环境故障问题的实时监控和诊断的要求。
📄 2019106350961
📂 G05B23_02
👤 重庆邮电大学
📅 2019-07-15
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