发明专利已授权

一种基于物理信息神经网络的齿轮箱故障诊断方法

📄 申请号：CN202411704719.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-11-26

公开号

CN119533927B

公开日

2025-10-10

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01M13_021

IPC 分类号

G01M13_021 , G01M13_028 , G06F30_17 , G06F30_27 , G06F18_213 , G06F18_214 , G06F18_2411 , G06N3_0442 , G06N3_08 , G06F119_14 ,

技术画像

所属领域

物理信息神经网络物理信息神经网络故障诊断齿轮箱

应用场景

工业自动化, 智能制造, 风力发电, 轨道交通, 机械设备健康监测

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摘要

本发明公开了一种基于物理信息神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先，在齿轮箱中布置振动信号采集系统，获取振动和角速度信号，建立有标签的实测数据集，并通过建立齿轮动力学模型，得到有标签的仿真数据集。然后，利用实测和仿真数据集训练长短期记忆网络(LSTM)构成的物理信息神经网络，以振动和角速度信号为输入，输出时变啮合刚度曲线。接着，将啮合刚度曲线数据提取特征，形成故障分类训练集，并利用该数据集训练支持向量机(SVM)模型。最终，将实际采集的振动数据输入物理信息神经网络和SVM模型，实现齿轮箱故障的准确诊断。

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

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当前第 / 件

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同领域国内专利 · IPC: (G01M13_021)

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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：23 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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