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[发明专利]一种基于信号频域特征的振动源识别方法及系统-CN201611162959.0有效
发明人：曲洪权;孙成斌;盛智勇;杨丹;郑彤 -专利权人：北方工业大学
申请日： 2016-12-15 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于信号频域特征的振动源识别方法及系统，方法获取当前振动源在多个报警点的振动信号，对各振动信号进行预处理，根据标准信号对各振动信号进行能量检测，得到当前振动源的识别信号，根据信号频域特征获取各识别信号与不同工况下的标准信号的相关系数，在识别信号中有敲击振动信号且该敲击振动信号的数量多于第二阈值时，将当前振动源识别为敲击振动源。系统包括振动信号获取单元、预处理单元、能量检测单元、相关系数获取单元及敲击振动源识别单元。本发明能够根据信号频域特征准确的识别出敲击振动信号，且识别过程快速且有效，为控制中心提供了可靠的振动源判定基础，使得控制中心能够根据振动源的类型做出准确及时的响应。
振动源敲击振动信号频域振动信号识别信号标准信号控制中心能量检测单元系数获取单元预处理预处理单元获取单元能量检测特征获取报警点源识别阈值时判定响应

[发明专利]一种海缆振动信号的故障识别方法-CN202310246015.5在审
发明人：朱文卫;许成昊;王兴华;王彦峰;郭金根;梁爱武;董晗拓;车伟娴;余梦泽 -专利权人：广东电网有限责任公司
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种海缆振动信号的故障识别方法，方法包括建立包含冲刷、摩擦、锚砸三类常见海缆故障振动信号及海缆正常运行信号的波形数据库，对信号波形进行预处理和傅里叶转换，生成二维RGB图片，针对不同波形种类的RGB图，分别赋予冲刷、摩擦、锚砸振动及正常运行的标签，预先搭建MobileNetV2神经网络信号识别模型，通过训练与验证，得到海缆振动信号识别模型，通过海缆振动信号识别模型将待测海缆振动信进行分类识别操作，在基于深度学习的技术上识别海缆振动信号。本实施例实现了高效识别海缆振动信号，提高海缆振动信号的识别率。
一种振动信号故障识别方法

[发明专利]一种基于光纤多发事件的识别方法-CN201410210189.7有效
发明人：曲洪权;刘博宇;王思宇;郑彤;吕雷 -专利权人：北方工业大学;深圳艾瑞斯通技术有限公司
申请日： 2014-05-19 - 公布日： 2014-08-20 - 主分类号： G01H9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光纤多发事件的识别方法，其包括：检测光纤的振动信号；建立振动信号的振源识别模型，并获取振源识别模型的基频变异系数；根据基频变异系数识别振动信号的振源，以准确识别振动信号的振源。通过以上方式，本发明能够准确识别振动信号的振源。
一种基于光纤多发事件识别方法

[发明专利]语音识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111067308.4在审
发明人：吴俊;陈孝良;李智勇 -专利权人：北京声智科技有限公司
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G10L15/20 文献下载
摘要：本申请提供了一种语音识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于语音识别技术领域。所述方法包括：获取音频信号和振动信号，振动信号为第一对象的发声部位的皮肤振动产生的信号，音频信号的采集时间与振动信号的采集时间之间的时间间隔在预设范围内；分别确定音频信号与振动信号之间的关联特征、音频信号的音频特征以及振动信号的振动特征；对关联特征、音频特征和振动特征进行融合，得到融合特征；对融合特征进行语音识别。本申请结合振动信号以及音频信号与振动信号之间的关联特征进行语音识别，即使在嘈杂的环境中，也能够降低噪声对语音识别的干扰，提高语音识别的准确性。
语音识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于STFT-CNN-RVFL的Φ-OTDR振动信号识别算法-CN201910708004.8有效
发明人：王松;胡燕祝;刘娜;熊之野 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-08-01 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及基于STFT‑CNN‑RVFL的Φ‑OTDR振动信号识别算法，一种对Φ‑OTDR振动信号时频图进行识别分类的方法，属于图片处理与模式识别领域，其特征在于采用如下步骤：(1)对Φ‑OTDR振动信号做本发明将振动信号的时频图像作为输入，通过卷积神经网络实现振动信号特征自动提取，将卷积神经网络的强大的图像识别及分类功能结合到振动信号识别当中。实验结果表明本发明设计的振动信号识别算法有着较好的信号识别效果，为振动信号识别领域提供了准确的识别算法。
一种基于 stft cnn rvfl otdr 振动信号识别算法

[发明专利]一种基于相似度度量的振动信号故障识别方法及系统-CN202211193495.5在审
发明人：彭六保;胡勇;曾志生;邴奇;佟文杰 -专利权人：航天智控（北京）监测技术有限公司
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相似度度量的振动信号故障识别方法及系统，属于故障测量识别技术领域，包括建立分类器，分类器内设有多个标准故障库，一个标准故障库对应一个故障信号所属类，将历史故障信号按照故障所属类存储至标准故障库中，使用传感器进行振动信号实时采集，获取待识别振动信号数据，使用数据清洗去除异常振动信号数据，计算待识别振动信号数据中的时域特征和频域特征的原始数据并进行尺度归一化处理，使用PCA特征算法计算待识别振动信号数据特征数据与每个标准故障库特征的相似度，判定该待识别振动信号故障信号所属类，完成振动信号故障的识别，准确的对待识别振动信号进行判断，得到其是否故障以及其故障类别。
一种基于相似度量振动信号故障识别方法系统

[发明专利]一种电气设备刀闸状态的识别系统、方法、设备及介质-CN202211400825.3在审
发明人：范展滔;张坤;吴小刚;张勇;吴俊杰;杨若朴;张经纬;李志中;陈兴望 -专利权人：中国南方电网有限责任公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G01R31/327 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种电气设备刀闸状态的识别系统、方法、设备及介质。该系统包括采集模块和算法模块，其中，采集模块，用于获取电气设备刀闸处的振动信号，并对振动信号预处理，以得到待使用振动信号；待使用振动信号中包含刀闸振动信号和刀闸周围的噪声振动信号；算法模块，用于通过经验小波算法对待使用振动信号中的噪声振动信号分离，得到刀闸振动信号，以基于刀闸振动信号对刀闸状态识别。解决了无法对电气设备刀闸状态有效识别的问题，实现了对刀闸振动信号的准确识别。
一种电气设备状态识别系统方法设备介质

[发明专利]基于CNN的分布式光纤光栅传感网络的信号识别方法-CN201910060161.2在审
发明人：李政颖;程全;王洪海;王立新;樊民朗 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明所设计的基于CNN的分布式光纤光栅传感网络的信号识别方法，该方法包括步骤1：对分布式光纤光栅振动传感系统在工况中实际测得的振动信号按信号来源进行分类；步骤2：使每个振动信号类别中的振动数据个数满足振动数据数量的分布概率公式；步骤3：构建分布式光纤光栅振动传感系统的振动信号识别卷积神经元网络模型，使用训练数据集合对振动信号识别卷积神经元网络模型进行训练，从而确定每个振动信号属于的振动信号类别。本发明将深度学习的数学模型应用于光纤领域做信号识别，极大地提升了分布式光纤光栅振动传感系统对各类振动信号的识别率。
振动信号分布式光纤光栅振动传感系统信号识别分布式光纤光栅传感神经元网络模型振动信号识别振动数据卷积数学模型应用训练数据集合分布概率光纤领域信号来源识别率构建网络分类学习

[发明专利]一种基于一维卷积神经网络的振动信号识别方法-CN202211661817.4在审
发明人：胡贵军;付红超 -专利权人：吉林大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于一维卷积神经网络的振动信号识别方法，属于振动信号识别技术领域，首先使用地震检波器和示波器搭建振动信号采集装置，利用振动信号采集装置采集振动信号，将采集到的振动信号与样本标签结合构建样本数据集，然后构造一维卷积神经网络模型，通过将振动信号归一化后的数据来训练模型，最后使用训练好的一维卷积神经网络模型对振动信号进行识别；本发明的识别方法只需对信号进行归一化处理，省去了繁琐的样本特征提取步骤，避免了将信号从时域到频域的转换，最大限度的保留了信号的原始特征，并且可以获得很高的分类精度，可满足振动信号的高精度识别需求。
一种基于卷积神经网络振动信号识别方法

[发明专利]轴承故障特征识别方法及系统、电子设备、存储介质-CN202211596387.2在审
发明人：谷新宇;喻承恩;吴笃华;周莉芳;王魁;徐莉萍;徐春花;杨鹏;王凯伦 -专利权人：中国航发南方工业有限公司
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明公开了一种轴承故障识别方法及系统、电子设备、存储介质，所述轴承故障识别方法在采集轴承故障时的振动信号后，先对振动信号进行去躁处理，以消除振动信号中包含的噪声信号，消除了噪声信号对于故障特征提取的干扰，提高了后续特征提取和故障类型识别的准确性。然后，通过对振动信号的信号类型和平稳性进行分析，根据振动信号是时域信号或者频域信号、是平稳信号或者非平稳信号，对应地从数据库中选择匹配的故障识别模型进行故障类型识别，根据振动信号的不同特性选择最适配的故障识别模型，大大提高了故障特征提取和故障类型识别的准确度。
轴承故障特征识别方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种基于振动信号小波阈值降噪的高速道岔伤损识别方法-CN201310080034.1无效
发明人：王小敏;周祥鑫;杨扬;王平;郭进 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2013-03-13 - 公布日： 2013-07-10 - 主分类号： G01N29/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于振动信号小波阈值降噪的高速道岔伤损识别方法，用于高速道岔伤损监测系统中对道岔断裂、裂纹、核伤等工况进行识别。该方法包括如下步骤：采集道岔振动信号、提取道岔振动信号特征、分类识别道岔伤损。在提取道岔振动信号特征之前，对道岔振动信号进行基于短时能量的自动端点检测，根据检测端点提取有效振动信号；对提取的有效振动信号采用小波阈值降噪得到伤损识别所需的有效数据。本发明方法对抑制噪声干扰有明显的效果，能有效地提高基于振动信号的道岔伤损识别的识别率和实时性，在高速铁路道岔伤损监测中具有广泛的应用前景。
一种基于振动信号阈值高速道岔伤损识别方法

[发明专利]道路中路面的识别方法及系统-CN201110398802.9有效
发明人：鲁鸣鸣;魏明明;陈孔阳;黄晓霞 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2011-12-05 - 公布日： 2012-06-27 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：一种道路中路面的识别方法，包括如下步骤：采集路面的振动信号；对所述采集到的振动信号进行经验模态分解得到本征模式函数分量；计算每一振动信号中预设数量的本征模式函数分量所对应的特征；通过振动信号中本征模式函数分量所对应的特征识别出振动信号对应的路面事件上述道路中路面的识别方法及系统中，由于采集到的振动信号是不平稳的，通过经验模态分解的方式对振动信号进行分解，实现了振动信号的平稳化处理，并根据相应的特征识别出振动信号所对应的路面事件，有效地提高了识别精确度
道路路面识别方法系统

[发明专利]振动信号识别模型训练方法、电机故障检测方法及装置-CN202211098693.3在审
发明人：沈浩;赵德欣;王磊;成莎莎 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请的实施例揭示了一种振动信号识别模型训练方法、电机故障检测方法及装置，振动信号识别模型训练方法包括：对每个振动信号样本进行常数Q变换处理，以将每个振动信号样本转换为频域信号样本；根据待训练的振动信号识别模型对频域信号样本进行特征提取处理，得到频域信号样本对应的样本向量，以根据样本向量计算各个振动信号类别对应的类别中心向量；根据样本向量与类别中心向量之间的距离对待训练的振动信号识别模型进行迭代训练，得到训练完成的振动信号识别模型，进而可以通过输入更加便于模型处理的数据，提高模型对振动信号的特征提取效果，且避免由于各个振动信号类别中样本数量不平衡导致模型训练过拟合的情况，提高模型训练的效果。
振动信号识别模型训练方法电机故障检测装置

[发明专利]墙体振源识别和检测翻越墙体行为的方法、装置及系统-CN201910306331.0在审
发明人：聂泳忠;余学虎;赵阳 -专利权人：西人马（厦门）科技有限公司
申请日： 2019-04-16 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G08B13/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种墙体振源识别和检测翻越墙体行为的方法、装置及系统，墙体上设置有振动传感器和拉力传感器，墙体振源识别的方法包括：获取用于表征墙体振动的振动信号；根据振动信号识别振动信号振源的物理特征；获取用于表征墙体所受的拉力的拉力信号；根据物理特征和拉力信号识别振源。通过振动传感器识别振动信号振源的物理特征，可以识别靠近或者触碰墙体的振源的类型(例如识别振源为人、车或者物理冲击)，通过拉力传感器获取墙体所受的拉力，可以识别振源的重量，通过振源的类型以及振源的重量，可以准确识别振源
墙体振源物理特征振动信号振源识别拉力传感器振动传感器装置及系统拉力信号振动信号识别物理冲击误判检测触碰

[发明专利]一种矿山机械振动信号采集及工况识别的系统和方法-CN202210940428.9在审
发明人：柴天佑;张丹威;刘强 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种矿山机械振动信号采集及工况识别的系统和方法，系统包括：用于采集各种矿山机械振动信号数据的振动加速度传感器；用于将振动加速度传感器采集的振动信号通过信号连接线上传至控制器的动态信号采集卡；用于根据不同矿山机械设备对采集到的振动信号进行自适应降噪处理，完成振动信号采集工作的控制器；用于针对所采集的振动信号完成频谱分析，自适应识别不同振动信号下的矿山机械设备运行工况，完成对系统采集的振动信号的工况识别工作的上位机本发明能够保障选矿行业对各种矿山机械设备的振动信号检测和工况识别的准确性。
一种矿山机械振动信号采集工况识别系统方法

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