发明专利已授权

一种基于自适应Bi-LSTM的实时故障诊断方法

Name: 一种基于自适应Bi-LSTM的实时故障诊断方法
Brand: 江西水利电力大学
SKU: 2025112455114
Availability: InStock

📄 申请号：CN202511245511.4 📄 发布日：2026/10/28

著录项目信息

申请日

2025-09-02

公开号

CN120744467B

公开日

2025-10-31

申请人

江西水利电力大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_213

IPC 分类号

G06F18_213 , G06F18_214 , G06F18_241 , G06N3_0442 , G06N3_08 , G01M13_028 , G06N3_045 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法故障诊断时序数据分析

应用场景

工业自动化, 设备故障诊断, 预测性维护, 智能制造, 工业互联网

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摘要

本发明记载了一种基于自适应Bi‑LSTM的实时故障诊断方法，步骤包括：S1，采集包括多种故障类型在内的齿轮箱原始故障信号，每种故障类型设置一定的样本量构成数据集；提取原始故障信号的关键特征并构建特征向量；S2，基于弹性网络优化Lasso回归对特征向量进行特征降维；S3，构建基于稀疏注意力机制改进的自适应Bi‑LSTM神经网络，对特征降维后的特征向量进行故障诊断。本发明记载的方法，从时域和频域两个角度提取故障特征，能够充分挖掘故障信号本质信息。基于弹性网络改进的Lasso方法，对高维特征进行降维，能够有效降低数据维度并减少冗余特征干扰。基于自适应Bi‑LSTM神经网络，对筛选后的特征进行故障诊断，实现齿轮箱复合故障的准确与实时识别。

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： CN120744467B

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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

一种多尺度注意力与中值增强的语义分割方法

当前第 / 件

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