本实用新型公开了一种环保设备远程故障诊断与预警设备，包括监测预警装置本体、法兰盘组件和自动伸缩杆，所述监测预警装置本体底部通过法兰盘组件连接有第一旋转结构，所述第一旋转结构安装在第二旋转结构内，所述第二旋转结构底部连接有自动伸缩杆，所述自动伸缩杆固定安装在底座顶端。该环保设备远程故障诊断与预警设备通过第一旋转结构，便于对单个的监测预警装置本体角度进行调节，从而提高监测准确性，通过第二旋转结构，便于对所有监测预警装置本体位置进行调节，从而便于近距离对环保设备进行监测，通过移动结构，使得该装置能够自动移动，从而便于调节监测预警装置本体的位置，从而便于从不同位置对环保设备进行监测。
📄 2025208930638
📂 F16M11_04
👤 江苏兆沁环保科技有限公司
📅 2025-05-08
本发明公开了一种高压断路器机械故障诊断方法及系统，该方法首先获取高压断路器的振动信号；然后将所述高压断路器的振动信号输入预先构建的自适应构图的图卷积神经网络中，并进行处理，获取所述高压断路器的故障类型。本发明提出的模型能够充分利用高压断路器机械故障信号的数值特征和节点结构特征，采用GCN网络进行故障识别，从而实现高压断路器机械故障的高精度鲁棒诊断。
📄 2023118521981
📂 G01M13_00
👤 西安交通大学
📅 2023-12-29
本发明提出了一种基于谱峭度图的包络分析的减速机轴承故障诊断分析方法，包括以下步骤：通过传感器获取减速机轴承在工作状态下的原始信号；基于原始信号，画出其谱峭度图；基于谱峭度图，计算出中心频率和带宽；基于中心频率和带宽，对原始信号进行去噪，得到去噪后的信号；采用包络分析方法，画出去噪后的信号的包络图谱；基于包络图谱，对减速机轴承的工作状态进行检测，得到其故障诊断结果。
📄 2022107835868
📂 G06F18_24
👤 淮安大学
📅 2022-07-05
本发明涉及一种基于多重似然证据及重缩贡献的电机故障诊断方法，包括：（1）离线诊断，包括收集并标准化故障样本；执行PCA，计算T2控制图的阈值；收集PCA残差，利用KDE估计PDF和CDF；利用PCA残差等构建BN；利用BP算法更新BN；（2）在线诊断，包括执行PCA，计算并生成T2贡献图，使用高斯累积分布估计故障概率；重新缩放故障贡献，并将重新缩放后贡献率超过设定值的变量用于更新BN；获取电机故障的根本原因及故障传播路径；（3）构建电机故障诊断BN模型，实现对感应电动机的定子和转子故障原因的优先级排队，获取最大概率的电机故障和常见故障原因的预测策略。本发明提高了电机故障诊断准确度。
📄 2022114879790
📂 G01R31_34
👤 淮安大学
📅 2022-11-25
本发明公开了一种基于二进制模式和PBA‑ANN的电机故障诊断方法，包括：对电机故障数据采集，建立两种电机故障的声音数据集，即近故障声音信号数据集及远故障声音信号数据集；使用离散小波变换DWT和一维的二进制模式1D‑BP来完成对电机故障声音信号的特征提取，使用近邻成分分析法NCA来选取最具有代表性的电机故障特征，从而获得可以有效表征电机故障的典型特征；利用PBA算法优化ANN的权重，建立PBA‑ANN分类模型，并将其应用于电机故障的诊断与预测中。与现有技术相比，本发明完成对五台感应电机的工作状态及故障的诊断，包括健康、一个转子棒断裂故障、两个转子棒断裂故障、三个转子棒断裂故障、轴承故障。结果表明本发明诊断性能良好，可以显著提高电机故障的预测精度。
📄 2023104407745
📂 G10L17_26
👤 淮安大学
📅 2023-04-23
本发明提供了一种基于差异化分解与二级融合的变压器故障诊断方法，包括：步骤1，采集变压器电学、温度、工况多源监测数据；步骤2，针对不同信号特性采用定制化分解策略；步骤3，获取固有模态分量并标准化预处理；步骤4，对多源固有模态分量特征进行时序对齐与矩阵拼接；步骤5，构建二级融合机制；步骤6，输出变压器故障诊断结果及多源特征贡献度解析报告。本发明通过差异化分解匹配信号物理特性，二级融合强化特征筛选与决策可解释性，显著提升故障诊断的准确性、鲁棒性与效率，为变压器状态运维提供可靠技术支撑。
📄 2026100746289
📂 G06F18_241
👤 淮安大学
📅 2026-01-20
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。
📄 2025112455114
📂 G06F18_213
👤 江西水利电力大学
📅 2025-09-02
本发明公开了基于双注意力机制强化分级决策网络的轴承故障诊断方法及系统，其中方法步骤包括：采集不同健康状态下的轴承振动信号；基于所述轴承振动信号，构建分层多类别故障诊断模型；利用所述分层多类别故障诊断模型确定轴承的故障位置和尺寸。本发明不仅能够在不平衡强噪音的环境下实现轴承健康状态的准确识别而且样本状态类型的决策过程具备可解释性。同时，本发明这种“先定位故障位置，后定量故障尺寸”的决策思想区别于以往“故障位置与尺寸同级混合决策”的做法，更符合人类常规的认知。
📄 202411056336X
📂 G06F18_241
👤 浙江师范大学
📅 2024-08-02
本发明提供一种多级链传动机构故障诊断系统及方法，包括检测机构、控制器和状态监测装置；检测机构包括若干加速度传感器和光电传感器；加速度传感器用来检测多级链传动机构各链轮的振动加速度信号；光电传感器用来检测多级链传动机构各链轮转速信号；控制器分别与检测机构和状态监测装置连接；检测机构将检测的振动加速度信号和转速信号传递给控制器，控制器对各链轮的振动加速度信号进行处理计算，提取振幅信息和频率并与链轮谐波频率进行对比，判断是否发生故障以及确定发生故障的对应链轮。本发明诊断误差小、精度高、速度快，可以有效节省传动系统检查、维修、更换的时间，有效提高多级链传动机构的故障诊断效率。
📄 2019101030702
📂 G01M13_028
👤 江苏大学
📅 2019-02-01
本发明涉及大型设备运维大数据处理与分析领域，公开一种基于运维大数据的风机状态与故障诊断方法及应用，其基本算法流程为：运维状态、环境参数的收集——原始数据集生成——过采样少数类、标签平滑处理——构建多任务集成决策树模型——输出目标特征值——数据与策略平台展示。本发明提出了一种基于优化聚类‑SMOTE、标签平滑的不平衡故障数据集处理算法，可以提高模型的泛化能力和性能；此外，通过多任务集成树模型对数据集进行诊断，利用多任务分割损失函数进行模型收敛，进一步提高数据的价值密度，为风机状态监测和故障诊断提供更加准确的结果。
📄 2023114549507
📂 G06F18_243
👤 佛山职业技术学院
📅 2023-11-03
一种动力电池组故障诊断装置及方法及系统，包括安全箱、监测模块和单体电池；若干单体电池设置在安全箱内，且若干单体电池串联连接，监测模块设置在安全箱的顶部，监测模块用于监测安全箱的温度压力数据；串联的单体电池外接工况信号。本发明通过针对实际工况下的电池组故障诊断，提出了一种非建模的动态电压序列相关性分析方法，此方法基于双动态滑动窗口与斯皮尔曼相关性系数，可以在较好的保证故障诊断时效性的同时，保证故障诊断结果的可靠性。
📄 2021113228444
📂 G01R31_392
👤 长安大学
📅 2021-11-09
本发明涉及一种基于LSTM和MLP结合的化工过程故障诊断方法。本发明首先将原始一维数据通过降维，去掉部分冗余数据点。其次将得到的一维数据输入堆叠的LSTM，提取得到具有时间特性的特征信息。然后通过Flatten层将LSTM的输出数据展开，输入到由全连接层堆叠而成的MLP中。最后由最后一层全连接层中的Softmax分类器进行故障类别的分类。本发明充分利用了LSTM与MLP网络在时间与空间方面特征提取的优势，在两层LSTM后使用MLP网络去进行整体的特征提取与学习，本发明运用于非线性、高耦合、时变以及多特征点的化工过程数据，诊断效果较好。
📄 201911392603X
📂 G05B23_02
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-12-30
柿子坊 · 知识产权运营
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