发明专利已授权

基于TVF-EMD和THGWO-ELM的齿轮箱故障诊断方法

📄 申请号：CN202211560124.6 📄 发布日：2026/06/10

著录项目信息

申请日

2022-12-06

公开号

CN116183216B

公开日

2024-08-20

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

G01M13_021

IPC 分类号

G01M13_021

技术画像

所属领域

故障诊断故障诊断信号处理机器学习

应用场景

工业设备状态监测, 设备故障预测与健康管理, 风力发电机组维护, 智能制造, 传动系统健康监测

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摘要

本发明公开了一种基于TVF‑EMD和THGWO‑ELM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滤波对原始数据进行降噪；2）使用时变滤波器的经验模态分解TVF‑EMD将去噪后的信号分解成多个内涵模态分量IMF；3）利用方差贡献率‑信息熵筛选出最优IMF；4）利用Tent混沌映射初始化种群，并引入非线性正弦学习因子，利用混合正弦余弦算法优化灰狼算法GWO，更新头狼位置；5）利用优化后的GWO优化极限学习机ELM阈值和权重，构造基于改进灰狼优化算法的极限学习机THGWO‑ELM模型，利用该模型进行故障诊断。与现有技术相比，本发明构造一种混合齿轮箱故障诊断模型，减少搜索中陷入局部最优的现象，显著提升诊断准确率。

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

20250513

⏳ 专利实施许可合同备案的注销：

20241227

⏳ 专利实施许可合同备案的生效：

20240820

✅ 授权

20230616

?? 实质审查的生效：

20230530

📄 公开

纸杯（金兔迎春）

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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：25 ❤️ 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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