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[发明专利]基于灰狼优化算法的自适应随机共振早期故障诊断方法-CN201710249074.2有效
发明人：苗强;张新;刘志汶;王磊;张恒;孙冬宁 -专利权人：四川大学
申请日： 2017-04-17 - 公布日： 2019-02-05 - 主分类号： G01M99/00 文献下载
摘要：本发明涉及旋转机械早期故障诊断领域，公开了一种基于灰狼优化算法的自适应随机共振早期故障诊断方法，提高随机共振方法微弱信号检测能力，实现机械早期故障的准确诊断。本发明将灰狼优化算法引入双稳态随机共振方法中，对随机共振结构参数进行优化，根据输入信号特征自适应地选取最佳结构参数，实现最佳随机共振输出，进而实现微弱故障特征精确提取与故障准确识别。本发明适用于旋转机械早期故障诊断。
基于灰狼优化算法自适应随机共振早期故障诊断方法

[发明专利]充电桩故障诊断系统、方法及存储介质-CN202010093133.3在审
发明人：刘崇汉;王景震 -专利权人：重庆国翰能源发展有限公司
申请日： 2020-02-14 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种充电桩故障诊断系统、方法及存储介质。所述充电桩故障诊断系统，包括：数据采集模块、数据分析模块、报警模块、以及部件故障诊断组件；所述故障诊断组件包括功率模块故障诊断模块、控制单元故障诊断模块、计量单元故障诊断模块、计费通信单元故障诊断模块、充电接口故障诊断模块以及充电桩本体故障诊断模块之一或组合；且所述数据采集模块、部件故障诊断组件、数据分析模块与报警模块依次连接。
充电故障诊断系统方法存储介质

[发明专利]一种齿轮箱的单一和复合故障诊断方法、设备及系统-CN201910794779.1在审
发明人：邓超;梁朋飞;吴军;朱锦璇;张子晗 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G01M13/028 文献下载
摘要：本发明公开了一种齿轮箱的单一和复合故障诊断方法、设备及系统，属于机械设备状态监测和故障诊断领域。该诊断方法包括：(1)对齿轮箱进行振动信号采集；(2)将采集的振动信号划分为多个数据段，相邻两个数据段有重合数据，计算得到每个数据段对应的小波时频图像；(3)将小波时频图像划分为训练集和测试集，并归一化；(4)利用训练集训练多标签卷积神经网络；(5)利用测试集测试训练好的多标签卷积神经网络；(6)测试合格的多标签卷积神经网络作为故障诊断模型。本发明充分利用了小波变换优秀的特征提取能力和多标签卷积神经网络出色的模式识别能力以及对复合故障诊断问题的适用性，能够有效地实现齿轮箱的单一和复合故障诊断。
神经网络标签卷复合故障数据段诊断测试集齿轮箱训练集时频小波机械设备状态监测图像故障诊断领域故障诊断模型模式识别能力振动信号采集设备及系统有效地实现测试对齿轮箱特征提取小波变换振动信号重合数据归一化采集

[发明专利]基于灰色关联改进加权小波神经网络的变压器故障诊断方法-CN201911270086.9在审
发明人：姜欣;李爽;汪洋;张春波;王久生;黄维彤;杨雪;周诗宇;胡婧婷;曾千会;李沛;刘熙旸 -专利权人：吉林省电力科学研究院有限公司;国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于灰色关联改进加权小波神经网络的变压器故障诊断方法，属于电力行业变压器的故障诊断方法。包括选择特征向量，并对故障进行编码；利用灰色关联度的方法，对样本库进行筛选，形成标准样品库；建立加权小波神经网络。选择经过灰色关联度筛选的标准样本库中的500组数据，进行训练网络，完成神经网络的搭建，得出变压器故障诊断的编码。优点是提供了一种诊断准确率高、适用性高的基于灰色关联改进加权小波神经网络方法，能够达到变压器故障诊断的目的，选择优质的数据形成标准样本库，作为小波神经网络的训练数据，再利用加权小波神经网络进行故障诊断，加强了判断故障的能力，大大提高了故障诊断准确率。
基于灰色关联改进加权神经网络变压器故障诊断方法

[发明专利]一种起重机线路故障诊断系统及方法-CN202310674842.4在审
发明人：刘思佳;赵玉春;李怀洋;曹戈;李亚朋;王耀宇 -专利权人：徐州重型机械有限公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： B66C13/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种起重机线路故障诊断系统及方法，该系统包括显示器，以及部署于起重机控制箱的检测模块和检测线路；检测线路为从起重机控制箱非控制类信号的接线点处引出的线路，检测线路与检测模块进行电连接，用于将检测的非控制类信号发送至检测模块；检测模块用于对接收到的非控制类信号进行故障诊断，以及将故障诊断结果及接收到的非控制类信号传输给显示器；显示器用于解析并显示接收到的故障诊断结果。本发明可以对非控制类信号进行诊断，从而覆盖控制箱内部全线路诊断，提高起重机故障诊断的能力。
一种起重机线路故障诊断系统方法

[发明专利]一种考虑特征耦合关系的电力变压器故障诊断方法-CN202210728648.5在审
发明人：李刚;孟坤;张运涛;汪文凯;贺帅 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G01R31/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑特征耦合关系的电力变压器故障诊断方法，包括：选择与变压器运行故障相关的主要特征；根据电力变压器故障机理确定特征状态转移序列；对特征状态转移序列内所含特征进行分析和优化，得到与变压器故障最相关的特征数据；对特征数据进行标准化处理；基于深度神经网络，构建Bi‑LSTM故障诊断模型，对Bi‑LSTM故障诊断模型进行训练；利用训练好的Bi‑LSTM故障诊断模型评估变压器当前运行状态。本发明综合考虑电力变压器的内部机理作用和深度神经网络的数据拟合能力，在使用深度神经网络对变压器进行故障诊断的同时考虑设备内部的特征耦合关系，实现数据特征与设备故障类型之间的可靠映射，进行精细化状态评估，提升电力变压器的故障诊断精度。
一种考虑特征耦合关系电力变压器故障诊断方法

[发明专利]在线容错和邻居协作的传感器节点故障诊断算法-CN201910151569.0在审
发明人：陈志德;魏甜甜;龚平;郑金花;许力;黄欣沂 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： H04W24/04 文献下载
摘要：本发明公开在线容错和邻居协作的传感器节点故障诊断算法，通过分布式在线故障检测进行节点的状态判定，在线容错故障检测阶段具有一定的容错能力,降低了将正常节点诊断为故障节点的可能性，并且只在节点数据连续发生异常时才和邻居进行通信同时基于邻居协作故障诊断机制利用改进的准则避免了异常数据造成的故障诊断干扰，提高故障诊断正确率。本发明在有效地减少能量消耗的情况下,克服了传统算法对邻居节点较少、故障率高、故障诊断正确率低的缺点,对复杂的传感器网络环境也表现出良好的优势,并且适用于大规模无线传感器网络。
故障诊断传感器节点邻居故障诊断算法正确率协作大规模无线传感器网络在线故障检测传感器网络有效地减少传统算法故障检测故障节点节点数据邻居节点能量耗损能量消耗容错能力使用寿命异常数据正常节点状态判定故障率通信诊断改进表现

[发明专利]一种基于多模型融合的磨煤机故障诊断方法及系统-CN202211287127.7在审
发明人：魏勇;孙胡彬;江学文;周晓亮;李楠;叶君辉;赵敏;寿志杰;詹港明;卢子轩;李锋 -专利权人：杭州集益科技有限公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明一种基于多模型融合的磨煤机故障诊断方法及系统。解决现有技术不能对磨煤机故障类别进行判断，无法及时采取对应措施应对磨煤机故障的问题。包括采集、去噪和归一化处理历史运行数据构建训练集和验证集，通过多种预测算法训练第一层模型，对输出数据进行重构，训练构建第二层模型为磨煤机故障诊断模型。采用多模型融合方法，对多个故障预测模型进行融合集成，建立磨煤机故障诊断模型，实现了磨煤机故障及类别的精确诊断。建立的磨煤机故障诊断模型有效防止过拟合现象，模型泛化能力出色，实现简单，计算高效，模型修正冗余程度高。结合网格搜索法，寻找到最优超参数组合，提升了模型的精度，获得了高性能的磨煤机故障诊断模型。
一种基于模型融合磨煤机故障诊断方法系统

[发明专利]一种注意力增强的谐波减速器微小故障诊断方法和系统-CN202210835093.4在审
发明人：程良伦;刘宇鑫;陈翀;王涛 -专利权人：广东工业大学;广东能哥知识科技有限公司
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种注意力增强的谐波减速器微小故障诊断方法和系统，步骤包括：1)数据采集模块收集谐波减速器正常数据，且通过故障注入实验采集故障数据；2)数据预处理模块将正常数据和故障数据合并后进行简单的特征工程处理；3)搭建注意力增强的空洞卷积神经网络模块，再增加注意力机制增强故障特征识别能力；4)使用训练数据训练模型，通过测试数据进行分类，故障诊断结果模块得到最终的预测结果。本发明通过利用空洞卷积神经网络可拓宽卷积核视野域优点的同时，结合了注意力机制增强故障特征识别能力，用滑动窗口处理后的数据集在故障诊断效果明显，有利于提高工业机器人故障诊断的效率。
一种注意力增强谐波减速器微小故障诊断方法系统

[发明专利]空调故障诊断方法及装置、工程故障诊断方法及系统、空调-CN202110606245.9有效
发明人：王槃;陈宗衍;符胜;李惠波;林勤鑫 -专利权人：珠海格力电器股份有限公司
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： F24F11/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种空调故障诊断方法及装置、工程故障诊断方法及系统、空调，其中，该方法包括：检测空调的用户耐受度；其中，用户耐受度用于表征空调的换热能力是否达标，用户耐受度至少包括耐受和不耐受；在用户耐受度为不耐受时，获取空调的历史故障数据；根据历史故障数据确定空调的故障类型。本发明解决了现有技术中空调故障诊断成本高，且故障原因难以确定的问题，自动化、系统性地诊断空调故障，节约了人工和时间成本。
空调故障诊断方法装置工程系统

[发明专利]一种通风网络故障诊断方法-CN202111478443.8在审
发明人：张浪;张迎辉 -专利权人：煤炭科学技术研究院有限公司;煤炭科学研究总院
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请提出的一种通风网络故障诊断方法，包括：采集通风网络的故障数据集；根据多种机器学习算法分别建立故障诊断模型；多个故障诊断模型分别根据故障数据集设计故障诊断学习算法；多个故障诊断模型分别根据故障数据集进行故障诊断，并得出故障诊断准确率；以故障诊断准确率作为选取指标，选出最优故障诊断模型；应用最优故障诊断模型进行通风网络故障诊断，本申请和现有技术相比所具有的优点是：通过故障数据集选取最优故障诊断模型，提高了故障诊断的准确率
一种通风网络故障诊断方法

[发明专利]一种基于小波去噪网络的航空发动机锥齿轮故障诊断方法-CN202211342022.7在审
发明人：严如强;商佐港;赵志斌;郭艳婕;周峥;杨远贵 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本公开揭示了一种基于小波去噪网络的航空发动机锥齿轮故障诊断方法，包括如下步骤：S100：采集待测航空发动机锥齿轮振动信号并进行分段；S200：构建故障诊断模型并进行训练；S300：基于训练好的故障诊断模型对分段后的振动信号进行检测，并输出振动信号的不同故障类别的概率，其中，概率最大值即为锥齿轮的实际故障。本公开充分考虑了信号处理技术与深度学习网络用于故障诊断的优缺点，通过引入小波变换、置零去噪、不同尺度小波系数选择技术，将信号处理与深度学习网络的数据驱动能力有机结合，提高了故障诊断技术的抗噪性、诊断准确率及诊断稳定性
一种基于小波去噪网络航空发动机齿轮故障诊断方法

[发明专利]具有故障诊断性能的网关系统及其方法-CN201911410005.0在审
发明人：张志胜;李强;夏志杰 -专利权人：江苏南高智能装备创新中心有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：一种具有故障诊断性能的网关系统及其方法，包括运行在网关上的协议配置模块、数据解析模块、数据缓存模块、故障诊断模块以及数据发送模块。结合其它的结构和方法有效避免了现有技术中在一般企业设备故障诊断时数据要经过多道流程才能实现有效利用、对企业生产的实时反馈能力不足的缺陷。
具有故障诊断性能网关系统及其方法

[发明专利]基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法及系统-CN201610839357.8在审
发明人：王二化;朱俊;赵黎娜 -专利权人：常州信息职业技术学院
申请日： 2016-10-21 - 公布日： 2016-11-30 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法及系统，本滚动轴承故障诊断方法包括如下步骤：步骤S1，构建用于反映滚动轴承工作状况的数据库；以及步骤S2，通过数据库识别当前滚动轴承的工作状态；本发明的滚动轴承故障诊断方法及系统通过加速度传感器获取滚动轴承的振动信号，这种滚动轴承的故障诊断方法利用卷积神经网络模型强大的图像识别能力，通过大数据的深度学习识别滚动轴承故障，实现滚动轴承故障的监测与预报，显著提高滚动轴承故障诊断的准确率和实时性。
基于卷积神经网络滚动轴承故障诊断方法系统

[发明专利]一种联合收获机作业中堵塞故障诊断方法及系统-CN202110321753.2在审
发明人：陈进;傅晟捷;李耀明;陈海文;武志平 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种联合收获机作业中堵塞故障诊断方法及系统，属于农业机械智能化技术领域。本发明中的网络服务器利用联合收获机作业信息数据库已积累的原始数据训练LSTM神经网络，获取故障诊断模型，在堵塞故障诊断系统运行时，传感器采集的数据继续积累，对积累之前的LSTM神经网络参数进一步训练优化，得到更新的故障诊断模型，传感器的实时数据在经过预处理后，输入更新后的故障诊断模型，得到系统故障推断结果。本发明能够不断提高对于联合收获机堵塞故障推断能力，进一步提高联合收获机的智能化程度和收获作业效率。
一种联合收获作业堵塞故障诊断方法系统

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