北京建筑大学姚德臣获国家专利权
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！
龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利一种轴承故障诊断方法及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：CN116502135B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310281341.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种轴承故障诊断方法及系统是由姚德臣;杨建伟;常猛;王金海;胡忠硕设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种轴承故障诊断方法及系统，其提供了融合全局和局部信息的CNN和混合Transformer相融合的MCHformer架构，能够结合CNN和transformer的优点：首先通过膨胀卷积提取获得不同尺度发局部特征，然后通过混合transformer结构的特征提取器建立远程依赖性，在保持局部特征的同时，提取上下文中强鲁棒的全局特征，并将不同尺度的空间特征进行融合，最后将融合后的特征输入到新设计的结构中进行自适应学习，以得到在大噪声环境下具有高准确率的故障类别诊断结果。本申请所提供的变压器能够有效减少用于信息，更好地聚焦相邻点。本申请的神经网络模型可直接对噪声振动数据进行处理，无需使用先进的预处理技术，即可有效诊断故障类型。
本发明授权一种轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤包括： 第一步，采集轴承的振动数据，对振动数据进行膨胀卷积，获得不同尺度的特征； 第二步，通过混合Transformer架构的特征提取器分别对不同尺度的特征进行全局信息的提取，建立远程依赖关系，并将不同尺度的空间特征进行融合； 第三步，将融合后的特征输入到自适应学习训练完毕的神经网络模型中，诊断识别出轴承的故障类别； 所述混合Transformer架构的特征提取器包括两种不同的变压器，其中一种Transformer采用多尺度卷积注意机制MSCA和反向残差前馈网络IRFFN，另一种Transformer采用SE注意力机制和反向残差前馈网络IRFFN，两种变压器采用串联的方式进行连接。
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北京建筑大学，其通讯地址为：100044 北京市西城区展览馆路1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”。
以上内容由AI智能生成
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号