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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利一种低转速机械传动系统多部件智能故障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：CN119313970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411469915.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种低转速机械传动系统多部件智能故障诊断方法及系统是由樊红卫;张腾;胥皓文;张博;曹现刚;张旭辉;马宏伟;毛清华;史晓娟;王津设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低转速机械传动系统多部件智能故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低转速机械传动系统多部件智能故障诊断方法及系统，属于机械故障诊断领域，采用改进的鲁棒局部二值化操作将振动信号转换为特征增强灰度纹理图像，凸显原始振动数据中的部件特征信息。构建基于自编码器的振动灰度纹理图像降噪模型，其对不同程度的噪声皆有较好的降噪效果。通过对卷积神经网络模型宽度的优化，实现了故障诊断模型的轻量化，在保证故障诊断准确率的同时提高了故障诊断效率。本发明解决了低转速和噪声环境下机械传统系统振动信号能量微弱和噪声干扰导致故障诊断模型准确率低的问题，为低转速、噪声环境下机械传动系统各部件的智能故障诊断提供了一种有效解决方案。

本发明授权一种低转速机械传动系统多部件智能故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1. 一种低转速机械传动系统多部件智能故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建机械传动系统振动灰度纹理图像数据集采集机械传动系统中轴承、转子、齿轮在低转速工况下正常和故障状态下的振动加速度和位移信号，对振动加速度和位移信号分别按指定点数分段拼接为特征矩阵后依次进行标准化、等比例缩放和鲁棒局部二值化处理，生成机械传动系统振动灰度纹理图像，将生成的所有图像构成机械传动系统振动灰度纹理图像数据集，并将振动灰度纹理图像数据集按比例分为训练集和测试集； 2构建自编码器振动灰度纹理图像降噪模型基于步骤1中的机械传动系统振动灰度纹理图像数据集，构建自编码器振动灰度纹理图像的降噪模型，所述降噪模型包含多尺度卷积、Ghost卷积和ECB卷积，所述训练集用于模型训练，测试集用于模型测试，通过峰值信噪比和结构相似性指标评价降噪模型的降噪效果； 3构建机械传动系统故障诊断模型以轻量级卷积神经网络为基础，对其进行模型宽度优化，构建改进的卷积神经网络故障诊断模型，基于步骤1中的机械传动系统振动灰度纹理图像数据集，打上故障标签后建立故障特征数据集，并分为训练集和测试集，所属训练集用于模型训练，测试集检验最后诊断结果，保存故障诊断模型最终结构与参数，确定好模型结构与参数后对步骤1中的机械传动系统振动灰度纹理图像数据集添加轻、中、重三种不同程度噪声，建立含噪振动灰度纹理图像数据集，并根据步骤2中降噪模型的评价指标得到的模型最佳参数，使用最佳参数对不同程度噪声振动灰度纹理图像数据集进行降噪，将降噪后的振动灰度纹理图像打上标签后建立降噪后故障特征数据集，并分为训练集和测试集，所属训练集用于模型训练，测试集检验故障诊断模型对降噪图像数据集的诊断效果。

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