兰州交通大学毛向德获国家专利权
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龙图腾网获悉兰州交通大学申请的专利基于流形学习算法的单相PWM脉冲整流器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：CN116432110B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202310300484.0，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于流形学习算法的单相PWM脉冲整流器故障诊断方法是由毛向德;董海鹰;姜留涛;罗军设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于流形学习算法的单相PWM脉冲整流器故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种基于流形学习算法的单相PWM脉冲整流器故障诊断方法。该方法包括：基于各运行状态下的时域特征参数、频域特征参数和时频域特征参数构建各运行状态对应的高维特征向量；利用不同的流形学习算法对高维特征向量进行降维获得每种流形学习算法对应的低维特征向量；根据每种流形学习算法对应的低维特征向量的聚类结果获得最优的流形学习算法和数据近邻域；利用最优的流形学习算法和数据近邻域进行降维获取当前的低维特征向量；将当前的低维特征向量输入故障诊断模型获得当前的单相PWM脉冲整流器的故障类型。本发明提高单相PWM脉冲整流器故障诊断的准确性。
本发明授权基于流形学习算法的单相PWM脉冲整流器故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于流形学习算法的单相PWM脉冲整流器故障诊断方法，其特征在于，该方法包括： 分别获取单相PWM脉冲整流器在不同运行状态下运行时电流信号的时域特征参数、频域特征参数和时频域特征参数； 基于各运行状态下的时域特征参数、频域特征参数和时频域特征参数构建各运行状态对应的高维特征向量； 利用不同的流形学习算法对高维特征向量进行降维获得每种流形学习算法对应的低维特征向量； 根据每种流形学习算法对应的低维特征向量的聚类结果获得降维效果对比图；基于所述降维效果对比图，获得最优的流形学习算法和数据近邻域； 利用最优的流形学习算法和数据近邻域对当前的单相PWM脉冲整流器的高维特征向量进行降维获取当前的低维特征向量； 将当前的低维特征向量输入故障诊断模型获得当前的单相PWM脉冲整流器的故障类型。
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