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发明专利 已授权

一种基于INGO优化HKELM的齿轮箱故障诊断方法

📄 申请号：CN202310090501.2 📄 发布日：2026/08/03

著录项目信息

申请日
2023-02-09
公开号
CN116226619B
公开日
2024-06-11
申请人
淮阴工学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F18_10
IPC 分类号
G06F18_10 , G01M13_028 , G01M13_021 , G06F18_24 , G06N3_006 ,

技术画像

所属领域

故障诊断 故障诊断 极限学习机 智能优化算法

应用场景

工业设备故障诊断, 风电齿轮箱监测, 智能制造, 预测性维护, 机械设备健康管理
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摘要

本发明公开了一种基于INGO优化HKELM的齿轮箱故障诊断方法，包括以下步骤：1）建立齿轮箱样本数据集，使用Savitzky‑Golay滤波方法对原始数据进行去噪；2）使用时变滤波器的经验模态分解TVF‑EMD获得多个内涵模态分量IMF，重构IMF；3）对重构IMF进行时域同步平均TSA去噪；4）利用Tent混沌映射、混合正弦余弦算法以及Levy飞行算法优化北方苍鹰算法NGO，得到INGO；5）在极限学习机中增加全局多项式核函数与局部径向基核函数得到混合极限学习机HKELM；6）INGO优化HKELM参数，构造INGO‑HKELM模型，利用该模型进行故障诊断。与现有技术相比，本发明通过改进的NGO算法优化HKELM模型，对齿轮箱振动信号进行分类，得到了准确的故障诊断结果，提高对齿轮箱故障的诊断准确率和诊断时间。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116226619B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为 25000.0 元，不含过户费。支持议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

20240611
✅ 授权
20230623
?? 实质审查的生效 ：
20230606
📄 公开
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