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龙图腾网获悉珠海精实测控技术股份有限公司申请的专利基于时频图和深度学习的风扇异音智能判别检测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：CN120108421B 。

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：202510089988.1，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于时频图和深度学习的风扇异音智能判别检测方法是由董文龙;刘亭伟;吴川辉设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时频图和深度学习的风扇异音智能判别检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于时频图和深度学习的风扇异音智能判别检测方法和系统。其中的方法包括：采集风扇声音信号以及风扇转速信号；对风扇声音信号进行识别并截取平稳段声音信号；对平稳段声音信号进行A计权处理，以获得反映人耳在响度感知上的声音特征；对A计权处理后的声音信号进行短时傅里叶变换以获得时频图；通过ResNet18深度学习模型对时频图输入到进行风扇异响分类，以获得对风扇运行状态的智能检测结果。本发明实现对风扇运行状态的智能检测。

本发明授权基于时频图和深度学习的风扇异音智能判别检测方法在权利要求书中公布了：1.风扇异音智能判别检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100、采集风扇声音信号以及风扇转速信号； S200、对风扇声音信号进行识别并截取平稳段声音信号；对平稳段声音信号进行A计权处理，以获得反映人耳在响度感知上的声音特征； S300、对A计权处理后的声音信号进行短时傅里叶变换以获得时频图；通过ResNet18深度学习模型对所述时频图输入到进行风扇异响分类，以获得对风扇运行状态的检测结果； 所述步骤S200中： 所述A计权处理对低频声音进行衰减并对高频声音进行提升，其中，A计权的频率响应函数HAf表示如下： 式中，f表示频率； 所述ResNet18深度学习模型采用Adam优化器来更新网络权重，所述Adam优化器的更新规则设置如下： 式中，t表示时间，表示当前的梯度，mt和vt分别表示在t时刻梯度的一阶矩和二阶矩的估计，和分别表示偏差校正后的一阶矩和偏差校正后的二阶矩；β1和β2是衰减因子，和分别表示表示衰减因子β1在第t步的指数幂和衰减因子β2在第t步的指数幂；α是学习率；θt表示在第t步时的模型参数，θt+1表示在下一步更新后的模型参数；∈是为了防止除零错误的一个常数。

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