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[发明专利]基于对抗流模型的机械设备无监督故障诊断方法-CN202111138262.0有效
发明人：王俊;戴俊;江星星;黄伟国;朱忠奎 -专利权人：苏州大学
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/2413 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对抗流模型的机械设备无监督故障诊断方法，包括：步骤(1)、数据预处理：把机械振动信号转换到频域，并把幅值归一化到[0,1]范围；步骤(2)、先验分布设计：根据机械设备状态的K个类别设计具有K个子分布的高斯混合模型；步骤(3)、模型搭建：把自动编码器、流模型和分类器进行组合，搭建无监督故障诊断模型；步骤(4)、模型训练：利用各类别状态数据按照设计好的先验分布、预设的训练步骤、损失函数和优化算法训练所述无监督故障诊断模型；步骤(5)、故障诊断：将机械设备的状态数据输入到训练好的所述无监督故障诊断模型中，得到数据聚类结果和故障诊断结果。机械振动信号提取能力强、聚类效果好、准确率高。
基于对抗模型机械设备监督故障诊断方法

[发明专利]一种基于深度学习的电力变压器故障诊断方法-CN202310708487.8在审
发明人：殷永苗;马洪伟;孙伟;闫飞超 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明属于故障诊断技术领域，公开了一种基于深度学习的电力变压器故障诊断方法，包括如下步骤：获取电力变压器的历史故障数据集，并进行预处理，得到预处理后历史故障数据集；使用改进鲸鱼优化算法，优化深度学习的DBN网络的网络参数，得到优化后DBN网络；将预处理后历史故障数据集输入优化后DBN网络进行训练，得到变压器故障诊断模型；获取电力变压器的实时故障数据，并进行预处理，得到预处理后实时故障数据；将预处理后实时故障数据输入变压器故障诊断模型进行故障诊断，得到对应的故障类型预测结果。本发明解决了现有技术存在的结构简单，稳定性较差，特征能力较差以及准确性达不到要求的问题。
一种基于深度学习电力变压器故障诊断方法

[发明专利]一种基于GRU的旋转机械故障诊断方法-CN202011355499.X在审
发明人：周涛涛;张冬;原宗;陈志敏;谢仰 -专利权人：中国舰船研究设计中心
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GRU的旋转机械故障诊断方法，包括以下步骤：1)从旋转机械系统采集并获取振动信号；2)将采集的原始一维振动信号转化为二维图像，并划分为训练数据集和测试数据集；3)将训练数据集输入到线性层中来增加图像中每一行数据的维度，提高特征容量；4)应用门控循环单元GRU处理线性层的输出，从时间序列数据中学习具有代表性的特征；5)将学习到的代表性特征作为输入分类器，获得用于故障状态识别的故障诊断模型；6)将测试数据集输入到训练完成的故障诊断模型中进行故障识别，完成故障诊断过程。本发明故障诊断方法不需要人工提取特征，抗噪声能力强，能够减少极端工作条件对故障诊断的影响，提高旋转机械的故障分类精度。
一种基于 gru 旋转机械故障诊断方法

[发明专利]基于奇异值谱流形分析的齿轮箱故障诊断方法及系统-CN201910961446.3有效
发明人：苏祖强;罗子澳;于洪;萧红;谢海琼;谭峰 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-10-11 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G01M13/021 文献下载
摘要：本发明涉及机械故障诊断、模式识别技术等领域，具体为一种基于奇异值谱流形分析的齿轮箱故障诊断方法及系统。方法包括获取齿轮箱的故障振动信号并预处理，形成多个一维原始振动信号数据，进行相空间重构处理，得到多个二维矩阵；对重构的二维矩阵进行奇异值分解，得到二维矩阵的奇异值谱；计算奇异值谱的斜率获得奇异值谱流形特征；采用该特征数据训练支持向量机，构建故障诊断模型；将待测齿轮箱的振动信号数据输入故障诊断模型，输出待测齿轮箱的故障诊断分类结果。本发明采用奇异值谱流形分析来实现对齿轮箱故障数据的特征提取，能够有效提取信号成分的变化趋势，去除噪声的影响，增强特征对故障的表征能力，能够提高齿轮箱故障诊断的精度。
基于奇异流形分析齿轮箱故障诊断方法系统

[发明专利]基于DBO-VMD的变工况风机轴承故障诊断方法-CN202310628512.1在审
发明人：杨延西;卢帅;高异;武莉;吴亚丽 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DBO‑VMD的变工况风机轴承故障诊断方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、数据预处理阶段；步骤2、DBO算法优化VMD参数[K,α]阶段；步骤3、VMD分解、信号重构阶段；步骤4、数据集生成阶段；步骤5、故障诊断阶段。本发明解决了风机轴承故障诊断领域现有技术中存在的变工况故障特征提取能力不足、VMD分解优化方法收敛速度较慢的问题。
基于 dbo vmd 工况风机轴承故障诊断方法

[发明专利]一种故障诊断实验教学系统及其方法-CN201110263064.7有效
发明人：田文杰;刘继承;方建军 -专利权人：北京联合大学
申请日： 2011-09-07 - 公布日： 2011-12-07 - 主分类号： G09B23/18 文献下载
摘要：本发明的目的是为了使故障诊断实验课程具有很好的教学效果和良好的互动性，同时又能提高同学的动手能力和解决问题的能力，我们设计了一种故障诊断实验教学系统及其方法，故障诊断实验教学系统包括教师机、RS485通信线路在教师讲机上可以任意设置故障点，这些故障点通过通信电路传到实验箱里，让学生查找故障，教师机里存有标准的故障排除方法和步骤，实验过程中可以适当给予动画提示，对于普遍存在的问题，教师可以结合答案进行讲解。
一种故障诊断实验教学系统及其方法

[发明专利]基于非线性频谱分析的故障检测与诊断方法-CN99115737.0无效
发明人：韩崇昭;唐晓泉;李涌;王立琦 -专利权人：西安交通大学
申请日： 1999-03-22 - 公布日： 2003-09-03 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：一种基于非线性频谱分析的状态检测与故障诊断方法，其实现步骤是：(1)模型简化；(2)激励信号设计；(3)数据采集与数据压缩；(4)选取辨识算法；(5)信号预处理；(6)模型泛化能力检验；(7)模式分类与故障诊断试验；最后是对临界故障状态进行报警，对故障状态进行应急处理。该方法不仅可以适用于线性和非线性系统的状态检测与故障诊断，而且可以大大提高检测与诊断精度，可以在线实际应用。
基于非线性频谱分析故障检测诊断方法

[发明专利]一种使用CAN通信数据协议的励磁故障诊断方法及装置-CN201110352301.7无效
发明人：李伟 -专利权人：李伟
申请日： 2011-11-09 - 公布日： 2012-06-20 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种使用CAN通信数据协议的励磁故障诊断方法及装置，包括微控制器1、CAN总线通信模块2、LCD显示、键盘与状态监控模块3，CAN通信软件模块4，免疫协同故障诊断软件模块5，CAN总线通信模块显示、键盘与状态监控模块3中的状态监控电路环节均与微控制器1相连，LCD显示、键盘与状态监控模块3中的LCD显示电路环节、键盘电路环节经扩展的8155芯片与微控制器1相连，CAN通信软件模块4，免疫协同故障诊断软件模块本发明为集成度高、精度高、检测速度快，且具有CAN通信能力，抗干扰能力强的励磁故障诊断方法及装置，微控制器1利用CAN总线通信模块2和CAN通信软件模块4，可接入CAN网络完成励磁装置工作监控任务，微控制器1的免疫协同故障诊断软件模块5可根据励磁系统的结构、故障特点对复杂励磁故障诊断问题进行自动诊断。
一种使用 can 通信数据协议故障诊断方法装置

[发明专利]基于PSOOBP-CS算法的齿轮箱故障诊断方法-CN202111119164.2有效
发明人：肖茂华;赵远方;耿国盛;杨文安;朱烨均;鲁植雄;周俊博;王振雨;张伟;周爽 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G01M13/021 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于PSOOBP‑CS算法的齿轮箱故障诊断方法，基于ICEEMDSN和MPE算法提取齿轮箱故障特征数据，首先判断间歇分量的存在，据此采用相应分解算法，提高了运算效率，减少了传统特征提取方法中仅采用本发明通过齿轮箱工况数据采集装置采集测试数据，并传递至计算机中的故障诊断单元，利用PSOOBP‑CS算法优化存储在故障诊断单元中的Elman‑TCL神经网络，将PSO的搜索能力与CS的全局搜索能力相叠加，优化PSO算法中粒子速度与位置，优化PSO算法粒子全局最优位置，使其摆脱过早收敛和容易陷入局部最优的缺点，故障诊断效果好。
基于 psoobp cs 算法齿轮箱故障诊断方法

[发明专利]一种基于真型波形的仿真检测平台效能提升方法及系统-CN202210090333.2在审
发明人：马世林;李燕;李江林;冯凯滨;梁志博;王浩;余勇;陈无难;化高峰;易甜甜;朱俊瑞;韩勇;赵中华;李博 -专利权人：许昌许继软件技术有限公司;许继集团有限公司;许继电气股份有限公司
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于真型波形的仿真检测平台效能提升方法及系统，方法包括：参照真型实证系统的检验标准，构建配电网接地故障的典型波形库；仿真检测平台通过调用仿真检测平台效能提升系统的数据接口，获取典型波形库的真型波形；效能提升系统将真型波形发送至配电网接地故障诊断装置仿真检测平台，对配电网接地故障诊断装置进行检测，以提高仿真检测平台检测能力。通过基于真型实证技术的典型故障波形库实现对配电网的复杂自然环境、系统运行状态与故障点特征条件的全覆盖，使典型故障波形库应用于现有的配网接地故障诊断装置仿真检测平台中，增强了仿真检测平台对各类配网接地故障诊断装置实用化效果的检测考察能力
一种基于波形仿真检测平台效能提升方法系统

[发明专利]基于空间轨迹分类模型的逆变器开路故障诊断方法及装置-CN202210102105.2在审
发明人：伍珣;李凯迪;成庶;于天剑;向超群;陈春阳 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G01R31/56 文献下载
摘要：本发明提供一种基于空间轨迹分类模型的逆变器开路故障诊断方法及装置，包括：采集逆变器的三相电流数据，并将所述三相电流数据转换成空间轨迹数据；将所述空间轨迹数据输入预训练的故障诊断模型进行故障分类；根据所述故障诊断模型的分类输出结果确定所述逆变器中开路故障发生的位置本发明能够实现对逆变器单个及两个功率管开路故障的在线故障定位，诊断精度高，抗噪声干扰能力强，适用范围广。
基于空间轨迹分类模型逆变器开路故障诊断方法装置

[发明专利]故障诊断方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202111654592.5在审
发明人：王勇钦;李绍 -专利权人：深圳TCL新技术有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： H04L43/0823 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种故障诊断方法、装置、设备及计算机可读存储介质；可以响应待诊断终端广播的诊断请求，建立与待诊断终端之间非网络连接的信息通道；通过信息通道向待诊断终端发送自检指令，自检指令用于指示待诊断终端执行目标故障诊断逻辑；接收待诊断终端通过信息通道发送的故障诊断信息，故障诊断信息为目标故障诊断逻辑对应的数据；根据故障诊断信息，生成故障诊断结果。以此，可在对待诊断终端进行故障诊断时，摆脱对网络状态的依赖，实时接收待诊断终端的故障诊断信息，获悉待诊断终端断的故障情况，可实现在无网络状态下对家电设备进行故障诊断，提高对家电设备的故障诊断效率。
故障诊断方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种带式输送机故障诊断方法及装置-CN202310252696.6在审
发明人：黄家鑫;吴文臻;张立亚;李标;戴万波;王汾青;高冶;马孝威;陈威廷;张耀明;朱海;杨大山;王鑫;贾晓娣 -专利权人：煤炭科学技术研究院有限公司
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G01M99/00 文献下载
摘要：本申请提出的一种带式输送机故障诊断方法、装置及存储介质中，获取检测传感器采集的数据，基于采集的数据，确定进行故障诊断的故障诊断方法，基于采集的数据，利用确定的故障诊断方法进行故障诊断得到故障诊断结果，基于故障诊断结果由此可知，本申请基于采集的数据，确定进行故障诊断的故障诊断方法，也即是，本申请中不同采集的数据会利用不同的故障诊断方法进行故障诊断，使得故障诊断的方法多样，从而使得进行故障诊断的情况比较全面，进而及时避免带式输送机发生故障
一种输送故障诊断方法装置

[发明专利]一种适用于AT产品的基于RVM的故障诊断方法-CN202010943547.0在审
发明人：王佳婧;冯光军;衣超;王叶;徐飞;李翠芬;韩宇石;李志伟;刘振杰;盖江涛;吕庆军;李慎龙 -专利权人：中国北方车辆研究所
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种适用于AT产品的基于RVM的故障诊断方法，属于车辆的AT变速箱故障诊断领域。本发明引入蚁群优化算法，提出了一种非线性混合核函数构造方法，最终构建基于蚁群优化RVM的产品故障诊断模型，为AT产品提供一种更加有效的故障诊断方法，提高AT的故障诊断能力。本发明提出将不同核函数进行组合重构的方法，得到的新的核函数所映射形成的特征空间，融合了原来单一核函数的各自特征空间的性能特征，使得相关向量机的训练数据能够在新的特征空间中更好地表达，从而有效弥补了单一核函数的缺陷，提高了诊断精度
一种适用于 at 产品基于 rvm 故障诊断方法

[发明专利]一种计算机系统中基于自学习的并行故障定位方法及系统-CN201910846463.2在审
发明人：丁亚军;建澜涛;黄益明;张祯;张春林;韩小虎 -专利权人：无锡江南计算技术研究所
申请日： 2019-09-09 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：一种计算机系统中基于自学习的并行故障定位方法及系统，属于高性能计算机维护技术领域。本发明的方法包括：查找故障点；并行对各个故障点的故障现象采用专家诊断模块进行诊断，若诊断有结果，则输出结果；否则采用智能诊断模块进行诊断，若诊断有结果，则输出诊断结果，并将故障现象及其诊断结果加入到专家诊断模块的故障库中本发明的系统包括多个并行的分布式celery系统，分布式celery系统设有故障点查找模块，故障点查找模块连接有多个并行的单点故障诊断模块，单点故障诊断模块中包括专家诊断模块和智能诊断模块。本发明增强了高性能计算机系统的故障诊断维护能力，大大降低维护人员的工作难度。
故障点专家诊断并行诊断智能诊断模块查找模块单点故障故障现象诊断结果诊断模块高性能计算机系统高性能计算机工作难度故障定位故障诊断输出结果故障库自学习计算机系统维护查找输出

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