买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利一种基于多源信号的直拉硅单晶炉升降丝杠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：CN120217267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510690428.1，技术领域涉及：G01H17/00；该发明授权一种基于多源信号的直拉硅单晶炉升降丝杠故障诊断方法是由穆凌霞;蒋钰涵;冯楠;刘涵设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源信号的直拉硅单晶炉升降丝杠故障诊断方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于多源信号的直拉硅单晶炉升降丝杠故障诊断方法，属于直拉硅单晶炉故障诊断技术领域。包括：采集直拉硅单晶炉升降丝杠的振动信息和位移信息；分别对所有采集信息依次进行信息划分和归一化处理，分别得到多个振动归一化数据集和多个位移归一化数据集；利用所有归一化数据集构建融合数据信息；对融合数据信息依次进行粗粒化重构、时间序列重构、排列熵值计算和归一化操作，分别得到每个尺度因子对应的融合熵值；从所有融合熵值中提取出融合熵值特征集，并对支持向量机模型进行训练和验证，得到故障诊断模型；利用故障诊断模型对直拉硅单晶炉升降丝杠进行故障诊断。本申请能够提高故障诊断精度和效率。

本发明授权一种基于多源信号的直拉硅单晶炉升降丝杠故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信号的直拉硅单晶炉升降丝杠故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 采集直拉硅单晶炉升降丝杠的振动信息和位移信息； 分别对所述振动信息和所述位移信息依次进行信息划分和归一化处理，分别得到每个尺度因子对应的振动归一化数据集和位移归一化数据集，包括： 将所述振动信息划分为多阶段振动信息序列，并将所述位移信息划分为多阶段位移信息序列，其中，所述多阶段振动信息序列包含加速阶段振动子序列、匀速阶段振动子序列和减速阶段振动子序列；所述多阶段位移信息序列包含加速阶段位移子序列、匀速阶段位移子序列和减速阶段位移子序列； 分别对所述多阶段振动信息序列和所述多阶段位移信息序列进行所述归一化处理，分别得到每个所述尺度因子对应的所述振动归一化数据集和所述位移归一化数据集； 利用所有所述振动归一化数据集和所有所述位移归一化数据集，构建融合数据信息，包括： 利用所有所述振动归一化数据集计算振动故障敏感系数，并利用所述振动故障敏感系数分别对所有所述振动归一化数据集进行振动权重分配； 利用所有所述位移归一化数据集计算位移故障敏感系数，并利用所述位移故障敏感系数分别对所有所述位移归一化数据集进行位移权重分配； 利用所有所述振动权重分配的结果和所有所述位移权重分配的结果，将所有所述振动归一化数据集和所有所述位移归一化数据集进行融合，得到所述融合数据信息； 对所述融合数据信息依次进行粗粒化重构、时间序列重构、排列熵值计算和归一化操作，分别得到每个所述尺度因子对应的融合熵值，包括： 利用滑动粗粒化方法对所述融合数据信息进行所述粗粒化重构，分别得到每个所述尺度因子对应的粗粒化序列； 分别对所有所述粗粒化序列进行所述时间序列重构，分别得到每个所述尺度因子对应的时间序列； 按照从小到大的顺序，分别将所有所述时间序列进行升序排列，分别得到每个所述尺度因子对应的符号序列，并分别计算所有所述符号序列的每种排列方式出现的概率，根据所有所述排列方式出现的概率，分别计算每个所述尺度因子对应的排列熵值； 分别对所有所述排列熵值进行所述归一化操作，分别得到每个所述尺度因子对应的融合熵值； 其中，所述粗粒化序列的长度与所述多阶段振动信息序列或所述多阶段位移信息序列的长度相等； 从所有所述融合熵值中提取多个融合熵值特征，组成融合熵值特征集，并利用所述融合熵值特征集对支持向量机模型进行训练和验证，得到故障诊断模型； 利用所述故障诊断模型对所述直拉硅单晶炉升降丝杠进行故障诊断。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安理工大学，其通讯地址为：710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。