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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利小波驱动的物理可解释网络的变转速轴承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：CN119322960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411495240.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权小波驱动的物理可解释网络的变转速轴承故障诊断方法是由秦毅;赵丽娟;毛永芳;何彪;唐瑞设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本小波驱动的物理可解释网络的变转速轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及轴承故障技术领域，特别涉及一种小波驱动的物理可解释网络的变转速轴承故障诊断方法。包括使用加速度传感器采集轴承故障信号样本，采用短时傅里叶变换计算振动信号的时频图；采用局部峰值搜索算法从振动信号的时频图中提取出瞬时转速；采用快速傅里叶变换FFT，将时域故障振动信号转换为频域信号；基于提取的瞬时转速信息，构建可学习小波驱动的物理可解释性网络LWPI并进行训练；以训练好的LWPI网络实现故障诊断；本发明借助于信号处理技术，赋予卷积神经网络一定的物理意义，同时将转速信息融入到卷积神经网络的构建中，提高变速度条件下的轴承故障诊断精度，提高研究和经济生产的效率。

本发明授权小波驱动的物理可解释网络的变转速轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种小波驱动的物理可解释网络的变转速轴承故障诊断方法，其特征在于，具体方法如下： 以Morlet小波多小波滤波层作为第一层，CNN卷积块作为第二层，构造可解释性网络； 获取轴承故障时的历史时域振动信号； 采用傅里叶变换处理历史时域振动信号，得到历史频域振动信号； 以历史频域振动信号训练可解释性网络； 通过加速度传感器采集轴承当前时域振动信号，以训练好的可解决释性网络诊断变转速轴承故障； 可解释性网络的关键参数由历史时域振动信号确定，具体方法如下： 采用短时傅里叶变换处理历史时域振动信号得到历史时频图，采用改进的局部峰值搜索算法从历史时频图提取历史转速信息； 根据历史转速信息拟合出Morlet小波多小波滤波层关键参数； 采用改进的局部峰值搜索算法从历史时频图提取历史转速信息，具体方法如下： 对历史时频图中的第一个时间点t1的转速值μt1进行筛选，根据局部最大峰值找出主谱峰所对应的频率，按频率从小到大得到的频率为μt1＝[μ11,μ12,…,μ1n]，考虑到时频图中噪声和领近分量的干扰，给局部峰值搜索算法添加惩罚函数： 其中，时频图局部最大峰值为： Pt,μt＝|TFDt,μt|2 局部峰值搜索算法的最终惩罚函数为： 通过局部峰值搜索算法的最终惩罚函数，寻找最小惩戒函数所对应的瞬时旋转频率： 其中，为在第i个时刻最终提取的瞬时旋转频率；为频率搜索下限；为频率搜索上限；c1，c2为常数，μtk为时间点i在频率搜索范围内的频率值；μtj为包含i时刻及之前所有时刻提取的瞬时频率。

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