发明专利已授权

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

Name: 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
Brand: 燕山大学
SKU: 2020105349298
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010534929.8 📄 发布日：2026/09/09

著录项目信息

申请日

2020-06-12

公开号

CN111795819B

公开日

2021-06-22

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01M13_021

IPC 分类号

G01M13_021 , G01M13_028 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

工业设备监测, 智能制造, 预测性维护

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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。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20210622

✅ 授权

20201106

?? 实质审查的生效：

20201020

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：6 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

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