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一种VMD-SCO-MCNN的智能化轴承故障诊断方法

Name: 一种VMD-SCO-MCNN的智能化轴承故障诊断方法
Brand: 四川轻化工大学
SKU: 2024116855376
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411685537.6 📄 发布日：2025/12/06

著录项目信息

申请日

2024-11-23

公开号

CN119202728A

公开日

2024-12-27

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_214

IPC 分类号

G06F18_214 , G01M13_045 , G06F18_10 , G06V10_77 , G06V10_82 , G06N3_006 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

轴承故障诊断故障诊断深度学习信号处理轴承故障诊断

应用场景

工业设备故障诊断, 轴承状态监测, 预测性维护, 智能制造, 旋转机械健康监测

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摘要

本发明提供了一种VMD‑SCO‑MCNN的智能化轴承故障诊断方法，属于故障诊断技术领域，其内容包括：获取轴承在正常及不同故障类型下的振动信号；采用变分模态分解方法VMD对振动信号进行预处理，分解并去除噪声后重构生成新信号；采用短时傅里叶变换STFT将新信号转化成为二维时频图像；采用鲨鱼合作优化算法SCO优化多尺度卷积神经网络MCNN的超参数；将二维时频图像输入优化超参数后的MCNN模型进行训练；将待诊断轴承故障诊断信号进行降噪及二维时频图像转化后，输入到VMD‑SCO‑MCNN模型中实现轴承故障诊断。本发明对提高轴承故障诊断准确率、指导设备维护维修具有十分重要的实际意义。

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： CN119202728A

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，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

一种改进SCSO-CNN-BiLSTM的旋转机械故障诊断方法

当前第 / 件

一种车用空调压缩机前端盖的加工工装

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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：121 ❤️ 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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