发明专利已授权

基于全卷积自编码器和优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

Name: 基于全卷积自编码器和优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法
Brand: 重庆邮电大学
SKU: 2021115000095
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111500009.5 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2021-12-09

公开号

CN114354194B

公开日

2023-05-26

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01M13_045

IPC 分类号

G01M13_045 , G06F30_17 , G06F30_27 ,

技术画像

所属领域

轴承故障诊断深度学习支持向量机故障诊断编码器轴承故障诊断

应用场景

工业设备维护, 旋转机械故障诊断, 智能制造, 预测性维护, 设备健康管理

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摘要

本发明公开了一种基于全卷积自编码器和优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断领域。首先，由于传统故障特征提取困难且特征的泛化性较弱，本发明提出了基于全卷积自编码器的故障诊断方法，全卷积自编码器同时具备卷积神经网络和自编码器的优点，采用堆叠全卷积自编码器自动从轴承振动信号频谱中提取深度故障特征；然后使用Fisher准则对所提取的深度故障特征进行评分排序，此准则是基于内类距离和类间距离的，可以筛选出区分性较强的故障特征；最后，采用改进的樽海鞘算法对SVM的超参数进行优化，将筛选后的特征输入优化SVM完成滚动轴承的故障识别。

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： CN114354194B

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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

20230526

✅ 授权

20220503

?? 实质审查的生效：

20220415

📄 公开

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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：39 ❤️ 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

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📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

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