发明专利已授权

基于AR模型和字典学习的齿轮性能退化评估方法

Name: 基于AR模型和字典学习的齿轮性能退化评估方法
Brand: 华东交通大学
SKU: 2020105935345
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010593534.5 📄 发布日：2026/09/04

著录项目信息

申请日

2020-06-27

公开号

CN111709191A

公开日

2020-09-25

申请人

华东交通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06K9_62 , G06F119_04 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

工业设备健康监测, 预测性维护, 齿轮箱故障诊断, 设备寿命评估

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摘要

本发明公开了一种基于AR模型和字典学习的齿轮性能退化评估方法。首先，用自回归模型（AR）提取无故障样本和待测样本的特征，并使用无故障样本的AR模型系数构建过完备字典模型，然后将待测样本的AR模型系数作为特征向量输入字典模型中得到重构后的AR模型系数。最后由原始AR模型系数和重构AR模型系数分别构造自回归模型，并各自完成对待测信号的时序建模，将两自回归模型所得残差序列的均方根误差作为性能退化程度指标，同时设定自适应预警阈值，实验分析表明本文提出的性能退化方法得到的评估指标能实时监测齿轮的性能退化趋势并且可以及时的发现齿轮早期故障。

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： CN111709191A

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

一种样本相似度抑制的大尺度三维人脸合成方法

当前第 / 件

负载LDHs的分层纳米空心微球NiSiO@NiAlFe吸附剂的制备方法及其应用

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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：21 ❤️ 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%

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