发明专利已授权

一种基于时序特征线性调制智能超采样的故障诊断方法

📄 申请号：CN202411621782.0 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2024-11-14

公开号

CN119128551B

公开日

2025-03-25

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_22

IPC 分类号

G06F18_22 , G06F18_214 , G06F18_24 , G06F18_10 , G06N3_0442 , G06N3_08 , G01M13_045 ,

技术画像

所属领域

故障诊断故障诊断

应用场景

工业设备故障诊断, 预测性维护, 设备健康管理, 智能制造, 状态监测

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于时序特征线性调制智能超采样的故障诊断方法，通过对信号采样率的提升，补充高频段细节，增强故障诊断性能。步骤包括：获得原始振动信号。对原始振动信号进行预处理，通过降采样得到低采样率信号。配对低采样率信号和原始振动信号，用于智能超采样网络训练。构建超采样率模型，实现超采样率信号的预测输出。构建故障诊断模型，学习信号故障分类的特征。将训练集输入超采样率故障诊断模型对模型进行训练。将振动信号输入训练好的模型，得到超采样率信号，对超采样率信号进行分类，得到其健康状态类型。本发明的故障诊断模型更好地解决了在面对低采样率信号时诊断性能较差的难题同时较为真实地恢复了信号的高频信息。

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Resnet50结合注意力机制和特征金字塔的图像分类方法

当前第 / 件

高地协同自动控制方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_22)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36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：6 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 0件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

查看全部出价

我要出价 (议价)

一种基于时序特征线性调制智能超采样的故障诊断方法

著录项目信息

技术画像

所属领域

应用场景

摘要

法律状态时间线

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_22)

相似专利推荐 AI 驱动 · 同领域

一种针对无人船的主动故障诊断方法

一种基于输出电压矢量图像的三电平逆变器故障诊断方法

一种基于PMC模型的并行自适应系统级故障诊断方法

服务项目

资源中心

关于柿子坊