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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于压缩轻量化感知的无线遥测及边缘诊断方法及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：CN119416111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411459197.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于压缩轻量化感知的无线遥测及边缘诊断方法及系统是由樊玉轩;丁晓喜;吴启航;段芳莉;徐圆圆;王利明;王智明设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于压缩轻量化感知的无线遥测及边缘诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于机械故障诊断技术领域，具体公开了一种基于压缩轻量化感知的无线遥测及边缘诊断方法及系统，该方法包括如下步骤：采集设备的振动和温度信号，对原始信号进行预处理；对预处理后的振动数据在边缘端进行包络检波，计算温度数据和振动数据的峭度值，并使用经验预设的峭度值进行异常检测，若存在异常则输出故障信息；使用离散余弦霍夫曼双模编码，对预处理后的振动数据进行压缩编码，遥测节点对编码后的数据进行发送；数据接收端通过霍夫曼反编码与离散余弦反变换，对编码数据进行解码与重构，并使用神经网络进行故障识别。采用本技术方案，通过数据压缩技术显著减少传输数据量，从而降低带宽需求和传输延迟，能够更加高效地进行故障诊断。

本发明授权基于压缩轻量化感知的无线遥测及边缘诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于压缩轻量化感知的无线遥测及边缘诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集设备的振动和温度信号，对原始信号进行预处理； 对预处理后的振动数据在边缘端进行包络检波，计算温度数据和振动数据的峭度值，并使用经验预设的峭度值进行异常检测，若存在异常则输出故障信息； 使用离散余弦霍夫曼双模编码，对预处理后的振动数据进行压缩编码，遥测节点对编码后的数据进行发送； 数据接收端通过霍夫曼反编码与离散余弦反变换，对编码数据进行解码与重构，并使用神经网络进行设备故障识别； 对原始信号进行预处理的方法为： 计算并减去原始信号的均值，以此来去除直流分量，均值为： 其中，是信号的均值，N是信号的样本数量，xi是第i个样本值； 采用加权移动平均的方法对原始信号进行平滑滤波处理，给数据点分配不同的权重来计算平均值，保留数据的特征，实现更好的平滑效果： 其中，WMAt是在时间点t的加权移动平均值，xt-i是窗口内第i个数据点的值，wi是对应数据点的权重，A是窗口大小； 基于块阈值策略去噪，可视化收缩Visushrink计算小波块阈值去噪使用的阈值λ： 其中，σ表示噪声的标准差； 使用Haar小波对信号进行多层分解，将原始信号分解为多尺度的细节分量Ai,AAi,ADAi与近似分量Di,DAi,DDAi，使用块阈值对分解得到的不同分量进行块阈值处理： 其中，wj,k为原小波包分解系数，wj,k⊥是阈值处理后的系数； 对块阈值处理后的系数wj,k⊥做小波包反变换，即可恢复去噪的原始信号； 对预处理后的温度数据进行异常检测的步骤为： 计算温度数据的峭度值： 其中，E[]表示期望值，X是原始信号，μ是原始信号X的均值； 将温度数据的峭度值与预设值对比，若温度数据的峭度值超过预设值，则输出温度故障信息； 对预处理后的振动数据进行异常检测的步骤为： 对于预处理之后的振动信号做包络检波处理，提取原始信号的包络，采用希尔伯特函数得到包络谱Envelopet： 其中，xt是原始信号，是希尔伯特变换； 基于包络谱值计算峭度值Kurtosis： 其中，m是样本数量，xi是第i个样本值，是样本均值，s是样本标准差；使用经验阈值与峭度值进行比较，超出经验阈值则发送振动故障信息； 使用离散余弦霍夫曼双模编码，对预处理后的振动数据进行压缩编码的步骤如下： 将离散余弦变换与霍夫曼编码相结合，将原始信号压缩为编码比特流和元素字典： 其中，Xk是第k个频域系数，xn是原始时域信号第n个采样值，N是输入信号的样本数，n是信号的索引，k是变换后的频域系数的索引； 数据接收端通过霍夫曼反编码与离散余弦反变换，对编码数据进行解码与重构，为： 其中，Xk是第k个频域系数，xn是原始时域信号第n个采样值，k是变换后的频域系数的索引；n是信号的索引。

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