发明专利已授权

一种改进SCSO-CNN-BiLSTM的旋转机械故障诊断方法

Name: 一种改进SCSO-CNN-BiLSTM的旋转机械故障诊断方法
Brand: 四川轻化工大学
SKU: 2024108830540
Availability: InStock

📄 申请号：CN202410883054.0 📄 发布日：2026/08/05

著录项目信息

申请日

2024-07-03

公开号

CN118427742A

公开日

2024-08-02

申请人

四川轻化工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2431

IPC 分类号

G06F18_2431 , G06F18_2415 , G06F18_2131 , G06N3_045 , G06N3_0442 , G06N3_0464 , G06N3_047 , G06N3_0985 , G06N3_048 , G06N3_006 , G06N7_08 , G01M7_02 ,

技术画像

所属领域

故障诊断故障诊断深度学习智能优化算法

应用场景

工业自动化, 智能制造, 设备健康管理

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摘要

本发明提供了一种改进SCSO‑CNN‑BiLSTM的旋转机械故障诊断方法，属于旋转机械故障诊断技术领域，其内容包括：输入旋转机械振动信号；利用变分模态分解方法（VMD）分解旋转机械振动信号，去除残差并重构生成新振动信号；将新振动信号通过短时傅里叶变换（STFT）转换为二维时频图像；基于改进沙猫群优化算法（SCSO）优化卷积神经网络（CNN）‑长短时记忆神经网络（BiLSTM）的超参数，包括卷积层神经元个数、卷积核大小、BiLSTM层神经元个数；将二维时频图像输入优化超参数后的CNN‑BiLSTM模型，实现旋转机械故障诊断。

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： CN118427742A

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该专利的转让价格是多少？

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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

一种空调压缩机旋涡盘检测辅助装置及联用辅助装置

当前第 / 件

一种VMD-SCO-MCNN的智能化轴承故障诊断方法

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