发明专利已授权

一种基于半监督单分类网络的变工况故障检测方法

📄 申请号：CN202110971115.5 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2021-08-24

公开号

CN113673442B

公开日

2024-05-24

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_24

IPC 分类号

G06F18_24 , G06F18_2411 , G06F18_213 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

故障检测故障检测机器学习异常检测

应用场景

工业设备故障检测, 预测性维护, 智能制造, 设备状态监测

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摘要

本发明涉及风力发电机组状态检测技术领域，一种基于半监督单分类网络的变工况故障检测方法，利用小波包分解对原始数据进行变换得到多个子频带，用于构建小波包系数矩阵，通过注意力机制赋予不同行小波包系数不同的权重，设计具有不同卷积核大小的卷积网络，以并行方式在多个卷积核尺度下挖掘变工况条件下轴承振动信号的时间特征，利用轴承正常状态下的振动数据和少量故障状态下的振动数据进行建模和训练，只需少量有标记的故障样本参与，通过构建半监督学习模型，有效地避免了故障数据获取难、故障模式不完备、故障标记成本高等问题；与传统的机器学习方法相比，本发明能够提高变工况条件下轴承故障检测的准确性和可靠性。

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

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当前第 / 件

分散式终端除氟装置

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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：77 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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