本发明属于故障诊断领域，公开了一种基于PMC模型的并行自适应诊断方法,当指定系统中包含多个子结构且这些子结构都包含哈密顿圈时，分别对这些小的哈密顿圈进行顺时针测试，将其划分为可疑和正确两种。然后对可疑哈密顿圈进行测试，并将其划分为若干序列，根据序列的数量和PMC的测试规则将结点的状态分为故障结点，无故障结点和未知结点,对于剩余仍未知结点再进行一轮测试来确定其状态是故障的还是非故障的，从而诊断出所有故障结点。本发明能够很好地对发生故障的结点进行快速定位,具有很好的普适性和准确率,只要多处理器系统可以分为多个哈密顿圈子结构，都可以采用该诊断方法，在多处理器系统故障诊断的应用上有着广泛的市场前景。
📄 202311382342X
📂 G06F11_07
👤 南京邮电大学
📅 2023-10-24
本发明公开了一种空气悬浮离心压缩机故障诊断方法及系统，涉及空压机故障诊断技术领域，解决了并不能根据空气离心压缩机内部部件的连锁反应，分析出具体的故障原因的技术问题，为了区分对应曲轴的扇叶是否存在异常情况，故需要对扇叶进行分析，在分析过程中，便需要对整个扇叶的整体轮廓进行分析，通过分析点位的排布，便可确认对应曲轴的扇叶是否异常，生成维护信号，对外部的维护人员进行派遣，对此空气压缩机进行维护检修，根据具体的数值分析，快速分析出对应空气压缩机的故障原因，并及时告知外部操作人员，充分缩减外部操作人员的检修时间，及时对故障位置进行检修，提升维修效率，减少维修时间，提升故障诊断的整体效果。
📄 2023108893691
📂 F04D27_00
👤 宜兴市购乐网络科技有限公司
📅 2023-07-20
已申报项目
本发明提供了一种基于人工智能算法的电驱动故障诊断装置，包括：数据获取端，用于获取电驱动运行过程中的实时运行数据；数据分析端，用于基于所述实时运行数据确定出对应的第一故障范围；模型构建端，用于基于所述电驱动对应的机械参数和历史运行数据以及对应的历史故障原因，构建出对应的故障诊断模型；故障诊断端，用于基于所述实时运行数据和所述第一故障范围以及所述故障分析模型，获得对应的最终故障诊断结果；用以结合人工智能算法，基于对电驱动大量的实时运行数据进行数据分析以及基于故障诊断模型快速准确地诊断出电驱动中发生的故障。
📄 202310774691X
📂 G06F18_2433
👤 深圳市前海极智创新科技有限公司
📅 2023-06-28
本发明公开一种轴承故障诊断模拟实验装置，其特征在于：包括底座，底座上部连接有若干立柱，立柱上部连接有基座，基座中间位置设置有转动盘，底座上部设有驱动机构，驱动机构能够驱动转动盘在基座上转动，转动盘上部设有支撑柱和储液腔，支撑柱上方设有安装盘，安装盘和支撑柱之间连接有若干支撑梁，安装盘上开设有三个滑槽，滑槽内滑动设置有固定块，固定块上部连接有限位柱，固定块远离安装盘圆心的一侧设有引导斜面。本发明能够方便地对轴承的内圈和外圈进行分别固定，更好地对轴承进行检测。
📄 2021105996752
📂 G01M13_045
👤 浙江工业职业技术学院
📅 2021-05-31
本发明公开了一种爪极发电机整流电路故障诊断方法、系统、设备及介质，方法包括下述步骤：S1、根据待测爪极发电机的机械参数以及运作转速，利用解析法获取待测爪极发电机的理论电磁力空间阶次和频率信息；S2、采集待测测爪极发电机整机散逸至空气声场中的噪声时域信号；S3、获取待测电机的噪声频率谱；S4、对于步骤S3中获得的噪声频谱，识别其噪声幅度最大的谐波频率，并与S1解析计算的结果进行对比，根据二者峰值噪声谐波的频次是否相同，判断是否发生单管开路故障或短路故障。本发明基于输出直流电流和电机噪声时域信号，在无需对电机进行拆卸的情况下，能对车载爪极电机整流二极管单管断路和短路情况进行快速诊断。
📄 2022105261445
📂 G01R31_26
👤 华南农业大学
📅 2022-05-16
一种图像特征提取及描述符获取方法包括如下步骤：步骤A：提取待处理图片的有效区域图像及像素点颜色值数据并进行色块分割，获取有效区域图像的图像数据；步骤B：对有效区域图像进行多等份细分，获得有效区域图像的细分区域；步骤C：对所述细分区域进行连通域确认、线段识别和线长计量，以获取所述细分区域的图像特征数据；步骤D：对所述细分区域的图像特征数据进行统计、组合处理，以获取图像特征描述符。采用图像特征描述符来描述图像特征，能有效解决相同或近似图像的共同性特征和区分性特征描述的稳定性问题，弥补传统图像特征提取技术方法可能会造成图像检索中相同或近似图像的漏检缺陷，提高图像识别检索中相同或近似图像的匹配效果。
📄 2021108759640
📂 G06T7_00
👤 徐庆, 面谷图像技术(佛山)研究中心, 佛山市国方识别科技有限公司
📅 2021-07-30
本发明涉及电气设备故障诊断技术领域，公开了基于动态自适应的电气设备多模态故障诊断方法，该方法包括获取含振动、温度、电流信号的原始多模态信号流，输入动态自适应诊断网络，得到故障特征匹配结果集并确定各模态结果。该网络由历史故障数据训练而成，数据含从连续多模态信号提取的时域、频域及融合特征参数，及对应的故障类型标签、置信度系数。网络含跨模态特征融合、时空特征编码等模块，当至少两模态结果置信度系数超动态阈值时触发三级预警。本方法提升诊断全面性、准确性与实时性，适用于电气设备故障诊断。
📄 2025108297940
📂 G06F18_2415
👤 龙岩学院
📅 2025-06-20
本发明公开了基于多频特征提取的小样本金属表面缺陷分割方法、系统，接收支撑集图像与查询集图像后，通过固定卷积核组执行多尺度频带分解与递归分解，构建支撑集与查询集的多频带特征集合；基于支撑集多频带特征集合生成频带原型表征并计算动态重要性权重向量，对查询集多频带特征集合进行加权融合，生成任务感知优化查询集特征；通过可学习变换核提取支撑集与查询集的本质低频特征并计算频带对齐蒸馏损失；将任务感知优化查询集特征输入分割解码器生成预测图并计算分割损失；通过最小化总损失联合优化参数可学习的变换核及分割解码器的参数。本发明实现了任务感知的频带动态聚焦与知识迁移，提升了小样本下金属缺陷分割的精度与鲁棒性。
📄 2026104105096
📂 G06T7_00
👤 龙岩学院
📅 2026-03-31
本发明涉及无损检测技术领域，尤其涉及一种基于VMD‑KF的道岔轨头损伤振动特征提取方法，包括：借助轨头与道岔的接头处的冲击，初步选取存在多处冲击的信号段用于分析；基于VMD得到冲击振动的平稳化本征模函数IMF分量，从低阶IMF分量中提取轮对信息确定列车速度，估计损伤信号的分布范围；基于KF，从包含冲击振动的高阶IMF分量中提取损伤导致的振动信号；最后，基于希尔伯特黄变换HTT提取损伤振动信号的特征。本发明用以监测和分析道岔区间振动特性，对保证轮对和道岔结构完整性具有重要意义；解决了常规方法对非平稳振动信号处理时难以提取和分析的问题。
📄 2024100372116
📂 G06F18_2131
👤 南通大学
📅 2024-01-10
一种用于立体匹配的特征提取方法，将经过校正的、尺寸为W*H*C的原始图像输入到特征提取网络中；通过预处理模块和Resnet提取多个特征图；通过最大值池化操作，对提取到的多个特征图进行不同大小的最大值池化，构建特征金字塔；利用堆叠结构进行特征融合并压缩金字塔尺度范围，得到下一个金字塔，经过多次压缩，直至输出单一的尺度特征。对输出的单一的尺度特征，进行3*3的卷积；通过跳跃连接，将Resnet最后一层特征输出与特征输出在通道维度上进行拼接，然后通过3*3卷积与1*1卷积，构造特征体。本发明能够被用来提取足够的丰富特征，适用于深度立体匹配网络的特征输入。
📄 202010693071X
📂 G06K9_46
👤 三峡大学
📅 2020-07-17
本发明公开了一种基于解耦‑‑融合生成对抗网络的风电轴承故障诊断方法，包括：获取风电轴承在不同故障工况下的振动信号，并将其转换为二维时频图像；构建双生成器结构的生成对抗网络，其中两个生成器分别用于对时间域特征和频率域特征进行独立建模，实现时频特征的解耦提取；在双生成器中分别引入轴向注意力机制，沿时间轴和频率轴分别建模，以增强对局部跨维相关性的捕获能力；设计跨域融合模块，将两个生成器提取的时间域特征与频率域特征进行融合，生成高保真的时频图像；将生成的时频图像与真实时频图像共同用于训练故障诊断模型，实现对风电轴承故障的分类与识别本发明进一步提升提高故障诊断性能。
📄 2026105090613
📂 G01M13_04
👤 南京信息工程大学
📅 2026-04-17
本发明公开了一种轴承故障诊断方法和装置，属于轴承故障诊断技术领域，方法包括：获取轴承的振动信号并将其转换为脉冲序列；将脉冲序列输入到训练好的脉冲协同网络模型中，从脉冲序列中提取高维特征，对高维特征进行分类，得到故障类型标签；还包括对训练所用样本采用周期性冲击时间切片、自适应噪声注入、时域形态扭曲、故障敏感频段增强、频域随机掩码和时频联合掩码中的任意一种方式进行物理增强。本发明通过物理增强方法的设计融合故障物理先验，生成的增强样本与真实故障分布贴合，覆盖时域、频域及时频联合变换，增强样本多样性和物理真实性，从而提高模型对跨工况下故障特征的稳定表达，进而提高轴承故障诊断的精确度。
📄 2026101967575
📂 G06F18_241
👤 南京信息工程大学
📅 2026-02-11
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台