发明专利已授权

多模态多任务卷积神经网络的齿轮箱故障诊断方法

📄 申请号：CN202110942153.8 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2021-08-17

公开号

CN113639993B

公开日

2022-06-07

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 , F03D17_00 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

齿轮箱卷积神经网络多模态融合故障诊断齿轮箱

应用场景

工业设备健康监测, 预测性维护, 智能制造, 齿轮箱故障诊断, 设备状态监测

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摘要

本发明涉及风力发电机组故障诊断技术领域，多模态多任务卷积神经网络的齿轮箱故障诊断方法，获取齿轮箱的多传感器数据，对数据进行连续小波变换作为预处理；将预处理得到的小波图像并行输入到多个卷积网络中进行特征学习后，获得的多通道特征输入到动态加权模块中进行加权，构成特征空间矩阵；将所获得的的特征空间矩阵输入到多任务模块中进行处理，主任务为分类任务，将所获得的的特征空间矩阵输入到softmax层进行分类，辅助任务为多模态信号典型相关分析，将得到的结果反馈给主任务，提升主任务的分类精度；本发明有效提取并融合了故障特征，并以相关性分析的方法改善了分类的效果，提高了故障诊断和分类的精度和效果。

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

一种基于多芯光纤的六模模分复用器

当前第 / 件

一种用于飞行员驾驶状态自适应调整的方法

同领域国内专利 · IPC: (G01M13_021)

G01M13_00 G01M13_003 G01M13_005 G01M13_02 G01M13_021 G01M13_022 G01M13_023 G01M13_025 G01M13_026 G01M13_027 G01M13_028 G01M13_04 G01M13_045 覆盖13个领域

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：30 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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