上海电力大学杨帆获国家专利权
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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利一种基于自适应降噪卷积神经网络的故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114386460B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111681530.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于自适应降噪卷积神经网络的故障诊断方法是由杨帆;黄栋铧;李东东;赵耀;林顺富;俞士炳设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自适应降噪卷积神经网络的故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应降噪卷积神经网络的故障诊断方法，方法包括以下步骤：检测机械设备振动信号，组成一维的振动数据集，对振动数据集做灰度图化处理，获得灰度图数据库；将灰度图数据库输入自适应降噪卷积神经网络进行训练，训练得到其自适应降噪神经网络模型；利用训练好的自适应降噪神经网络模型进行故障诊断。与现有技术相比，本发明构建了一种自适应降噪卷积神经网络，其含有自适应滤波器使得卷积神经网络能自适应高噪声下的故障诊断，具有抗噪能力强和准确性高的优点。
本发明授权一种基于自适应降噪卷积神经网络的故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应降噪卷积神经网络的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、检测机械设备振动信号，组成一维的振动数据集； 步骤S2、对振动数据集做灰度图化处理，获得灰度图数据库； 步骤S3、将灰度图数据库输入所构建的自适应降噪卷积神经网络进行训练，训练得到其自适应降噪神经网络模型；所述自适应降噪神经网络模型包括自适应滤波卷积层，全局平均池化层和全连接层，其中的自适应滤波卷积层由两个CNN层和一个自适应滤波器组成，自适应滤波器的阈值由自动设置阈值模块调节； 步骤S4、通过训练好的降噪神经网络模型进行故障诊断； 所述自适应降噪神经网络模型包括4个自适应滤波卷积层，1个全局平均池化层和1个全连接层； 所述自动设置阈值模块包含1个绝对值化层，1个全局池化层和2个一维CNN层； 所述自动设置阈值模块输出自适应阈值至自适应滤波器，实现阈值的自动设定；经过自适应滤波器过滤后的数据再与输入的图像数据进行相加，得到的结果再输入到下一个自适应滤波卷积层。
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