青岛科技大学孙晓获国家专利权
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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利基于关键音频识别的电机故障监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：CN120496571B 。
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：202510626932.5，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于关键音频识别的电机故障监测方法是由孙晓;黄乐颜;王森;步华阳;宁梓斐;杨祥锐;韩士哲设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于关键音频识别的电机故障监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于关键音频识别的电机故障监测方法，包括：获取电机音频样本；基于所述电机音频样本，获取信号频域特征；定位所述信号频域特征中的故障音频段和正常音频段；基于所述故障音频段和正常音频段，获取故障特征样本和正常特征样本；利用所述故障特征样本和正常特征样本训练SVM支持向量机，获取故障监测模型，所述故障监测模型用于进行电机故障监测。本发明利用声音传感器实时采集电机运行声音，并利用正常音频与故障音频建立训练样本，提取音频特征，并训练机器学习算法模型，实现电机故障的自动化实时诊断，提高电机维护效率。
本发明授权基于关键音频识别的电机故障监测方法在权利要求书中公布了：1.基于关键音频识别的电机故障监测方法，其特征在于，包括： 获取电机音频样本； 基于所述电机音频样本，获取信号频域特征； 定位所述信号频域特征中的故障音频段和正常音频段； 定位所述信号频域特征中的故障音频段和正常音频段包括： 获取所述信号频域特征中邻峰的最小水平距离和寻峰高度； 基于所述邻峰的最小水平距离和寻峰高度进行自动寻峰，获取所述故障音频段和正常音频段； 获取所述信号频域特征中的寻峰高度的方法为： 其中，为寻峰高度，为常系数，为信号频域特征，为N2取整即样本序列长度的一半 ，k为频率分量编号； 基于所述故障音频段和正常音频段，获取故障特征样本和正常特征样本； 利用所述故障特征样本和正常特征样本训练SVM支持向量机，获取故障监测模型，所述故障监测模型用于进行电机故障监测。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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