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北京智信恒瑞科技股份有限公司罗琪获国家专利权

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龙图腾网获悉北京智信恒瑞科技股份有限公司申请的专利一种基于图像识别的海上风电机组齿轮箱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:CN120375093B

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:202510666744.5,技术领域涉及:G06V10/764;该发明授权一种基于图像识别的海上风电机组齿轮箱故障诊断方法是由罗琪设计研发完成,并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于图像识别的海上风电机组齿轮箱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图像识别的海上风电机组齿轮箱故障诊断方法,涉及齿轮箱故障诊断技术领域,本发明通过多物理场耦合的成像优化与深度学习架构创新,显著提升海上风电齿轮箱裂纹诊断的可靠性;偏振滤波与动态频域滤波的协同,有效抑制盐结晶层的光学伪影干扰;双生成器对抗网络实现伪影特征解耦,避免裂纹信息丢失;频域分支捕捉裂纹频谱能量分布,空域分支结合应力分布先验强化关键区域检测,解决微点蚀与宏观断齿的跨尺度识别难题;自适应频带选择与可变形卷积设计,使算法能应对不同盐雾浓度、结晶形态的复杂工况,降低对硬件改造的依赖。

本发明授权一种基于图像识别的海上风电机组齿轮箱故障诊断方法在权利要求书中公布了:1.一种基于图像识别的海上风电机组齿轮箱故障诊断方法,其特征在于,包括, 步骤S1,通过多频段组合光源与工业相机采集齿轮啮合面图像数据,所述多频段组合光源包含可见光波段与短波红外波段; 步骤S2,对所述图像数据进行预处理,包括基于偏振滤波的动态干扰去除和基于频域滤波的噪声抑制; 步骤S3,将预处理后的图像输入结晶伪影分离模块,该模块包含对抗生成网络和可变形卷积层,用于从盐雾结晶覆盖区域中提取裂纹特征; 步骤S4,通过时空特征提取网络对分离后的裂纹特征进行多尺度融合,时空特征提取网络包含频域分析分支和空域注意力分支; 步骤S5,将融合后的特征输入分类模型,输出故障类型及严重程度; 步骤S6,根据分类结果生成维护决策指令,并同步更新齿轮箱健康状态数据库; 所述结晶伪影分离模块的对抗生成网络采用双生成器架构: 第一生成器用于生成带盐雾结晶伪影的合成图像,第二生成器用于生成无伪影的齿面图像; 所述可变形卷积层在解码阶段动态调整卷积核形状,匹配结晶伪影的形态变化; 所述双生成器架构中,第一生成器的输入为无结晶伪影的齿面图像与随机噪声向量,输出为叠加结晶伪影的合成图像;第二生成器的输入为带结晶伪影的真实图像,输出为伪影分离后的齿面图像;两个生成器共享特征提取层,并通过梯度反转层实现对抗训练; 步骤S3分为以下两部分: a双生成器图像映射: 第一生成器将无伪影齿面图像与随机噪声融合,生成带盐雾结晶伪影的合成图像: 其中,表示合成的带伪影图像,G1·,·;θG1表示第一生成器网络映射,x表示输入的无伪影真实齿面图像,表示服从标准多元正态分布的随机噪声向量,I为k×k单位矩阵,与噪声向量维度一致,θG1表示第一生成器的网络权重,Enc·表示共享的编码器映射,表示将k维噪声z投影到d维编码特征空间的矩阵,k表示随机噪声向量的维度,d表示编码器输出特征通道数,R表示实数域,Dec1·表示第一生成器的解码器映射; 式中, 其中,wr,s表示将第s个噪声分量映射到第r个编码特征维度的权重; 第二生成器在共享编码器特征的基础上去除伪影,恢复齿面真实纹理: 其中,表示去除伪影后的齿面图像,G2·;θG2表示第二生成器网络映射,y表示输入的真实带伪影图像,θG2表示第二生成器的网络权重,Dec2·表示第二生成器的解码器映射; b可变形卷积自适应偏移: 在解码阶段引入可变形卷积层,根据中间特征自适应学习采样偏移,以匹配结晶伪影形态: Δppn=HoffFmidp0+pn;θoff, 其中,Δppn表示相对位置pn的学习偏移量,Hoff·;θoff表示偏移生成网络映射,Fmid表示解码器的中间特征图,p0表示当前输出像素的中心位置,表示标准卷积采样网格中的相对位置集合,θoff表示偏移生成网络的权重,Foutp0表示输出特征图在位置p0处的值,wpn表示卷积核在相对位置pn的权重系数,Fin表示输入特征图; 式中, HoffF;θoff=σWoffF+boff, 其中,此处F即Fmidp0+pn处提取的中间特征向量,表示偏移网络的全连接权重矩阵,表示偏移网络的偏置向量,σ表示激活函数,选用ReLU和LeakyReLU,C表示特征通道数,N表示采样点数量,R为标准采样网格,|R|=N。

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智信恒瑞科技股份有限公司,其通讯地址为:100000 北京市西城区新街口外大街8号1幢4层427室;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。

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