发明专利已授权

基于改进自编码器的多信息融合压缩机缺陷诊断方法

📄 申请号：CN202310596890.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-05-25

公开号

CN116662735B

公开日

2025-09-23

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

G06F18_00

IPC 分类号

G06F18_00 , G06F18_10 , G06F18_25 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N3_0455 , G06N3_084 , G06N3_0895 ,

技术画像

所属领域

编码器人工智能算法故障诊断信息融合技术编码器

应用场景

压缩机故障诊断, 工业设备健康监测, 预测性维护, 智能制造, 设备状态监测

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摘要

基于改进自编码器的多信息融合压缩机缺陷诊断方法，属于全封闭压缩机缺陷诊断技术领域。包括以下步骤：1、搭建数据采集系统进行数据采集；2、寻优变分模态参数，对原始振动信号进行解耦和降噪；3、固有模态与原始振动信号进行融合作为模型的输入，提供更多的时域和时频域特征；4、把数据集划分为：无标签训练数据集、标签训练数据集和测试数据集；5、构建改进自编码器模型学习无标签训练样本的特征分布；6、利用标签训练集微调分类器参数，实现多传感器特征的融合；7、利用测试数据集对模型进行评估。本发明可以提取和融合不同传感器的时域和时频域特征用于压缩机的缺陷检测在少量标注样本的情况下，从而提高压缩机缺陷的检测率。

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

一种基于深度强化学习的无人机辅助边缘卸载决策方法

当前第 / 件

一种机器人装配姿态纠偏的刚软复合末端执行器

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

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

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