发明专利已授权

一种机械故障冗余提升小波字典贝叶斯稀疏表示方法

📄 申请号：CN202211308844.3 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2022-10-25

公开号

CN115563476B

公开日

2025-08-29

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_00

IPC 分类号

G06F18_00 , G06N3_126 , G01H17_00 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

工业设备监测, 预测性维护, 故障诊断, 智能制造, 设备健康管理

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摘要

本发明公开了一种机械故障冗余提升小波字典贝叶斯稀疏表示方法，属于机械故障诊断领域。本发明通过采用提升方法，设计了自适应提升小波字典。将多种群搜索策略融入量子遗传优化算法，以小波分解的细节信号的峭度指标最大为目标函数设计预测器，然后，以重构误差最小为目标函数设计更新器，有效地锁定信号的局部特征，准确地提取出信号瞬时故障特征信息。本发明适用于机械设备故障诊断。

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

一种基于滑模控制的智能汽车跟踪控制方法

当前第 / 件

一种基于深度学习的端到端磁异常信号降噪方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_00)

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

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