浙江大学黄文君获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于声信号的电机智能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：CN116168726B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310183666.4，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于声信号的电机智能故障诊断方法是由黄文君;薛盛豪;侯耀春;黄楚媛设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于声信号的电机智能故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于声信号的电机智能故障诊断方法，包括：采集感应电机的声信号数据并进行数据预处理，划分出统一时间长度下的单个样本，并由电机状态定义标签；计算各样本在多时间尺度下以及在其他域下的信息熵特征，构建多输入单输出数据集；通过Relief_F算法进行特征选择，得到与输出最相关的多个特征以及各特征的相关权重；构建HANFIS，并根据特征的相关权重，将质量高的特征循环输入HANFIS，通过训练学习，得到用于电机故障诊断的模型；由模型预测输出，对输出结果取整处理，得到所预测的电机状态。本发明适用于感应电机的故障检测，为基于声信号的电机故障检测提供了一种可行、精确的技术方法。
本发明授权一种基于声信号的电机智能故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声信号的电机智能故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集感应电机的声信号数据并对数据进行预处理，划分出统一时间长度下的单个声信号样本，并由电机状态定义标签； 2计算各声信号样本在多时间尺度下以及在其他域下的信息熵特征，包括T个时间尺度下的样本熵、排列熵、模糊熵，以及小波能谱熵和频谱熵，共3T+2个特征，构建多输入单输出数据集； 3通过Relief_F算法进行特征选择，得到与输出最相关的多个声熵特征以及各特征的相关权重； 4构建多级自适应神经模糊推理系统HANFIS，选择相关权重最高的若干特征循环输入HANFIS，通过训练学习，得到用于电机故障诊断的模型； 5由模型预测输出，对输出结果取整处理，得到所预测的电机状态。
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