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！

龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于盲解卷积的机械故障诊断方法、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：CN116625684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310422150.0，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种基于盲解卷积的机械故障诊断方法、系统是由周俊;唐嘉禄;伍星;柳小勤;刘韬;刘畅设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于盲解卷积的机械故障诊断方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于盲解卷积的机械故障诊断方法、系统，方法包括：通过加速度传感器拾取机械振动的观测信号；构建加权能量阈值系数，并基于加权能量阈值系数对传感器采集的机械振动观测信号进行单源点检测，获得特征数据及估计的源数目H；对筛选出的特征数据进行归一化，得到方向角表示的特征数据；对方向角表示的特征数据进行聚类处理并得到聚类中心和隶属度；基于聚类中心和隶属度从包含复合故障的信号中重构并分离出H个包含单一故障的源信号，对分离的源信号进行逆短时傅里叶变换从而得到时域源信号；对时域源信号进行特征增强；对增强后的信号进行包络分析判断故障类型。本发明可以在未知源数目个数的情况下，实现复合故障盲分离，利用机械振动信号进行故障特征提取及诊断。

本发明授权一种基于盲解卷积的机械故障诊断方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于盲解卷积的机械故障诊断方法，其特征在于，包括： 步骤A、通过加速度传感器拾取机械振动的观测信号； 步骤B、构建加权能量阈值系数，并基于加权能量阈值系数对传感器采集的机械振动观测信号进行单源点检测，获得特征数据及估计的源数目H；对筛选出的特征数据进行归一化，得到方向角表示的特征数据； 步骤C、对方向角表示的特征数据进行聚类处理并得到聚类中心和隶属度； 步骤D、基于聚类中心和隶属度从包含复合故障的信号中重构并分离出H个包含单一故障的源信号，对分离的源信号进行逆短时傅里叶变换从而得到时域源信号； 步骤E、对时域源信号进行特征增强； 步骤F、对增强后的信号进行包络分析判断故障类型； 所述步骤B，包括： B1、对观测信号xY×t进行短时傅里叶变换将其变换到时频域得到时频信号Xt,f；其中，Y为传感器个数，t为采样时刻； B2、计算时频信号Xt,f在点I的能量为EI，表达式为： EI＝∑[|XtI,f|]2,I＝1,2,...L 其中，XtI,f表示在点I所在时刻的时频信号,L为信号长度； B3、依据能量EI，获得时频信号Xt,f的平均能量为计算出能量大于的数据点在所有数据点中的占比，称为加权能量阈值Ee；计算公式如下： B4、使用时频信号Xt,f中一个当前时频点为中心的Y×2Y的滑动窗口，每次滑动选取Y×2Y的实数矩阵XΩ，利用PCA对矩阵XΩ提取局部置信度TΩ；通过局部置信度提取特征数据并储存在矩阵Z中； B5、通过调节加权能量阈值系数ε使得筛选出的特征数据占比达到加权能量阈值Ee，表达式为： 式中；||Z||2代表提取特征数据中所有时频向量l2范数，代表提取特征数据中所有时频向量l2范数的平均值，ε是加权能量阈值系数； B6、对特征数据进行归一化，得到方向角βk表示的特征数据zk＝cosβk,sinβk；依据归一化特征数据，估计源数目H。

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昆明理工大学，其通讯地址为：650093 云南省昆明市五华区学府路253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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。