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基于多元深度网络的电机定转子偏心缺陷特征提取方法

Name: 基于多元深度网络的电机定转子偏心缺陷特征提取方法
Brand: 湖南师范大学
SKU: 2024113206082
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411320608.2 📄 发布日：2026/03/12

著录项目信息

申请日

2024-09-23

公开号

CN118839307B

公开日

2024-11-29

申请人

湖南师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_25

IPC 分类号

G06F18_25 , G06F18_10 , G06F18_213 , G06F18_2433 , G06V10_30 , G06V10_44 , G06V10_52 , G06V10_72 , G06V10_80 , G06N3_0442 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_084 , G06N3_0985 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习电机故障诊断特征提取

应用场景

电机故障诊断, 工业设备监测, 预测性维护, 智能制造, 旋转机械状态监测

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本申请公开了一种基于多元深度网络的电机定转子偏心缺陷特征提取方法，包括采用堆叠图像法将采集的电机定子电流时域原始数据转换为灰度图像数据，整理得到电流灰度图像数据集；采用库普曼降噪自编码器对电流灰度图像数据集样本进行重构降噪和去除离群点，得到无噪电流灰度图像数据集；采用多尺度核卷积网络提取无噪电流灰度图像数据集的多尺度特征；采用L‑Transformer网络对多尺度特征进行特征自适应得到自适应融合特征；将自适应融合特征输入随机动态残差网络提取电机定转子偏心缺陷特征。本申请提出的特征提取方法精度高且鲁棒性强，能提取出区分于其它电机缺陷的缺陷特征，为电机定转子偏心提供了一种特征提取的有效方法。

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： CN118839307B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

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

一种花椒加工处理设备

当前第 / 件

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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：82 ❤️ 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 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

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