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龙图腾网获悉安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖)申请的专利一种基于欧拉特征提取的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：CN116415136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310364193.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于欧拉特征提取的故障诊断方法是由姜媛媛;谢锦阳;李钰欣设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于欧拉特征提取的故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于欧拉特征提取的故障诊断方法，涉及残差网络领域，包括以下步骤：步骤一：欧拉特征提取，EFE处理原始故障数据生成的波形图可以直接用作Resnet50网络的输入；步骤二：ResNet50网络的训练，将经过EFE处理的特征图像输入Resnet50网络模型，并对其参数进行训练。步骤三：故障诊断，ResNet50分类器的角色由Linear来扮演，它通过前一个训练阶段对网络参数进行训练后，对故障类型进行分类。进一步地，所述ResNet50网络包含了CNN中各种重要的基本单元；同时，可应用于电力电子电路和旋转轴承的故障诊断。欧拉特征提取可以增强时间序列故障数据的空间信息，从而清晰地区分故障。

本发明授权一种基于欧拉特征提取的故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于欧拉特征提取的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：欧拉特征提取，EFE处理原始故障数据生成的波形图可以直接用作Resnet50网络的输入； 步骤二：ResNet50网络的训练，将经过EFE处理的特征图像输入Resnet50网络模型，并对其参数进行训练； 步骤三：故障诊断，ResNet50分类器的角色由Linear来扮演，它通过前一个训练阶段对网络参数进行训练后，对故障类型进行分类； 所述欧拉特征值提取包括在欧拉公式的基础上提出了利用数据与时间信息的欧拉特征提取公式 eiπ＝cosφ+isinφ1 其中，i为时间序列信号所对应的时间点，φ为时序信号对应的角余弦； 欧拉特征提取公式如下： 第一，对于给定时间序列X＝{x1,x2，…，x_n}，首先，将其所有值压缩在[-1,1]区间内； 式中xi为原始时间序列，为压缩后的时间序列； 第二，压缩值被编码为角余弦； 最后，结合角余弦、原始时间序列和压缩后的时间序列，得到两个欧拉特征提取公式； 第三，对于FirstEuler，我们将其变形为三个不同的FirstEuler，即A-FirstEuler,B-FirstEuler和C-FirstEuler；

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安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖)，其通讯地址为：241000 安徽省芜湖市弋江区中山南路芜湖科技产业园；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”。

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