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| 专利/申请号： | CN202010534929.8 | 专利名称： | 一种融合振动与电流信号协同学习的齿轮箱故障诊断方法 |
| 申请日： | 2020-06-12 | 申请/专利权人 | 燕山大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 河北省秦皇岛市海港区河北大街438号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G01M13/021 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2021-06-22 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN111795819B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 75 | 所属领域： | 其他专利转让搜索 |
摘 要：本发明涉及一种融合振动与电流信号协同学习的齿轮箱故障诊断方法，其内容是：利用传感器与数据采集设备从风电齿轮箱采集振动与电流信号，分别对其进行局部化处理；将经过局部处理得到的振动与电流局部信号样本输入协同特征学习网络组进行协同特征提取与特征重构，得到电流与振动信号的协同特征映射；将学习的电流局部协同特征作为支持向量机分类器的输入，并利用电流数据的故障标签信息通过监督学习的方式训练得到故障诊断分类器。本发明能够协同学习振动信号和电流信号的局部一致性和互补性故障特征，提高了风电齿轮箱故障诊断的准确性和可靠性。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2021/06/22 | 授权 | |
| 2020/11/06 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G01M 13/021 专利申请号: 202010534929.8 申请日: 2020.06.12 |
| 2020/10/20 | 公开 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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