咨询电话：13280638997
传真：0533-3110363
邮箱：kefu@shizifang.com
24小时咨询热线13280638997
24小时咨询热线著 录 项 目：
| 专利/申请号： | CN202510655606.7 | 专利名称： | 一种基于自编码器和AOMM的轴承退化起始点检测方法 |
| 申请日： | 2025-05-21 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06F18/2415 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2025-08-05 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN120180280B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 24 | 所属领域： | 机械故障诊断 深度学习 信号处理专利转让搜索 |
应用场景：工业设备轴承早期故障预警;旋转机械健康监测;智能运维与维护决策支持
摘 要：本发明涉及轴承故障诊断技术领域，公开了一种基于自编码器和AOMM的轴承退化起始点检测方法，采集轴承的实时振动信号；利用自编码器得到实时振动信号的特征序列；根据预先训练得到的最优符号数量，得到实时振动信号的符号化特征序列；根据预先训练得到的最优窗口大小，得到若干个滑动窗口；应用AOMM方法，基于符号分布熵和多项式回归模型自适应调节Markov阶数，得到状态平稳概率矩阵；将状态平稳概率矩阵与标签数据输入预先训练好的自适应增强分类器进行预测，输出预测的退化起始点。本发明更准确的识别出退化起始点，解决了退化起始点的特征提取不全面，受噪声影响大和退化起始点检测多依赖信号幅度，忽视信号的动态行为的问题。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
| 202510229245X | 【发明】基于快速谱峭度与时间序列大模型的设备早期故障检测方法 | 2025/11/03 |
| 2024101098778 | 【发明】一种基于对比学习的中学几何问题自动求解方法 | 2025/10/27 |
| 2025110564649 | 【发明】基于混合双向时域卷积网络的数据处理方法、设备和介质 | 2025/10/24 |
| 202510473533X | 【发明】数据缺失场景下的时间序列预测方法、装置、介质及设备 | 2025/10/24 |
| 202510380855X | 【发明】一种基于多任务学习的SSD故障预测方法、设备及介质 | 2025/10/24 |
| 2024101797058 | 【发明】一种多元时间序列异常预测方法、电子设备及存储介质 | 2025/10/24 |
| 2023114681337 | 【发明】一种时序数据异常检测方法、电子设备及存储介质 | 2025/10/24 |
| 2025103939683 | 【发明】一种基于深度学习的代码相似度检测方法 | 2025/10/24 |
| 202510873852X | 【发明】一种智能化旋转机械故障诊断方法 | 2025/10/23 |
| 2024106839485 | 【发明】一种物联网数据监测方法及系统 | 2025/10/23 |
