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龙图腾网获悉上海理工大学申请的专利一种矿用真空接触器的模态时频图ResNet健康管理系统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：CN114564998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210214396.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种矿用真空接触器的模态时频图ResNet健康管理系统是由李海英;孙越;李一凡;宋建成;栗林波设计研发完成，并于2022-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿用真空接触器的模态时频图ResNet健康管理系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种矿用真空接触器的模态时频图ResNet健康管理系统，克服目前接触器健康管理样本少、信号特征提取混叠、状态识别率低的问题，为检修预警。本发明主要是通过采集矿用真空接触器合闸时的加速度信号，得到矿用真空接触器振动信号，再利用上位机算法对振动信号进行特征提取，得到时频图并输入训练好的ResNet模型得到预测结果，通过预测结果对矿用真空接触器状态进行判断，从而实现接触的健康管理。此外，本发明的健康管理系统还通过模拟方式模拟矿用真空接触器多种工况并采集得到相应的振动信号，扩大了训练样本的数量，从而能够训练得到具有更高精度的ResNet模型。

本发明授权一种矿用真空接触器的模态时频图ResNet健康管理系统在权利要求书中公布了：1.一种矿用真空接触器的模态时频图ResNet健康管理系统，其特征在于，包括： 振动信号采集模块，用于采集矿用真空接触器的振动信号； 专家数据库模块，用于为ResNet模型的训练提供训练样本，其中，通过模拟方式，模拟所述矿用真空接触器在故障情况下的所述振动信号，并对模拟得到的所述振动信号进行下采样，从而扩大所述训练样本的数量； 特征信号提取模块，利用上位机算法对采集到的所述振动信号进行信号特征提取，得到时频图；以及 ResNet故障诊断模块，将所述特征信号提取模块生成的所述时频图输入预先训练好的所述ResNet模型，得到所述矿用真空接触器的状态判断，从而实现对所述矿用真空接触器的健康管理， 其中，所述特征信号提取模块中，所述上位机算法包括： 变分模态分解方法，用于将所述振动信号自适应地分解成多个具有最佳中心频率的固有模态分量，从而提取所述振动信号的信号特征信息； 灰狼优化算法，用于对所述变分模态分解方法的参数进行优化；以及 小波时频图算法，用于将所述变分模态分解方法分解得到的多个所述固有模态分量，通过小波变换生成小波时频图，即所述时频图， 所述小波时频图算法的参数包括采样频率、小波基以及尺度序列长度，所述采样频率为50KHz、所述小波基为cmor4-3、所述尺度序列长度为256， 对所述ResNet模型进行训练包括以下步骤： 步骤S1，对所述特征信号提取模块生成的所述时频图进行数据划分，随机得到不同的训练集、测试集， 步骤S2，对所述训练集中的所述时频图进行数据预处理，其中，数据处理包括： 利用resize函数剪裁所述训练集时频图； 利用centercrop函数选取中间图像；以及 将裁剪后的所述训练集时频图进行随机翻转、标准化和归一化处理， 步骤S3，将所述训练集的所述时频图输入所述ResNet模型中，并设置超参数，通过迭代训练得到训练好的所述ResNet模型。

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