新奥新智科技有限公司郭盛获国家专利权
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龙图腾网获悉新奥新智科技有限公司申请的专利多任务旋转机械设备的故障诊断方法及装置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：CN116776191B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310545758.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权多任务旋转机械设备的故障诊断方法及装置是由郭盛;陈辉设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本多任务旋转机械设备的故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及故障诊断技术领域，特别涉及一种多任务旋转机械设备的故障诊断方法及装置，其中，方法包括：采集旋转机械设备的振动信号进行数据预处理，得到频谱图、连续小波变换图、包络谱、小波包分解图和轴心轨迹图，生成多类振动特征数据，将多类振动特征数据作为模型输入，并将与需诊断的旋转故障种类对应的故障标注作为输出，训练基于卷积神经网络的旋转机械多任务故障诊断模型。本申请实施例可以根据旋转机械故障类型进行神经网络训练，对预处理信号数据的多维特征进行融合后，实现多类故障诊断结果的同时输出，从而提高了故障诊断过程的针对性与全面性，使诊断结果更加准确可靠。
本发明授权多任务旋转机械设备的故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多任务旋转机械设备的故障诊断方法，其特征在于，应用于模型训练阶段，其中，所述方法包括以下步骤： 采集至少一个旋转机械设备在运动过程中的至少一个振动信号； 对所述至少一个振动信号进行数据预处理，得到每个振动信号的频谱图、连续小波变换图、包络谱、小波包分解图和轴心轨迹图，生成多类振动特征数据；以及 将所述多类振动特征数据作为模型输入，并将与需诊断的旋转故障种类对应的故障标注作为输出，训练基于卷积神经网络的旋转机械多任务故障诊断模型； 所述训练基于卷积神经网络的旋转机械多任务故障诊断模型，包括： 对于所述多类振动特征数据的每种振动特征，构造单独的残差卷积神经网络对所述多类振动特征数据的每种振动特征进行特征提取，以得到每种振动特征的高阶表示特征图。
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