北京航空航天大学丁宇获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于二项对抗表征学习的二值化故障特征自适应挖掘与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：CN115660047B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211314880.0，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权基于二项对抗表征学习的二值化故障特征自适应挖掘与诊断方法是由丁宇;马梁;王超;赵芹;程玉杰;吕琛设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于二项对抗表征学习的二值化故障特征自适应挖掘与诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于二项对抗表征学习的二值化故障特征自适应挖掘与诊断方法，所述方法包括：根据机械在各种健康状态下原始振动信号，得到在各种健康状态下的标准化振动信号及对应的真实健康状态标签；利用二项对抗样本、标准化振动信号及对应的真实健康状态标签，对二项表征编码器进行无监督对抗训练，得到已训练的二项表征编码器；通过将已训练的二项表征编码器与全连接分类网络串联，形成初始的机械故障诊断分类器，对所述初始的机械故障诊断分类器进行有监督微调，得到实用的机械故障诊断分类器，从而利用所述实用的机械故障诊断分类器，对待诊断机械进行故障诊断。
本发明授权基于二项对抗表征学习的二值化故障特征自适应挖掘与诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于二项对抗表征学习的二值化故障特征自适应挖掘与诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 根据机械在各种健康状态下原始振动信号，得到所述机械在各种健康状态下的标准化振动信号及对应的真实健康状态标签； 利用从二项分布中抽样得到的二项对抗样本、所述机械的标准化振动信号及对应的真实健康状态标签，以生成-判别学习机制对自动编码器中的用于二项对抗表征学习的二项表征编码器进行无监督对抗训练，得到能够从所述机械的原始振动信号中学习服从二项分布的表征向量的二项表征编码器，作为机械故障诊断的二值化故障特征提取器； 通过将所述二项表征编码器与全连接分类网络串联，形成初始的机械故障诊断分类器； 利用所述机械在各种健康状态下的标准化振动信号及对应的真实健康状态标签，对所述初始的机械故障诊断分类器进行有监督微调，得到实用的机械故障诊断分类器； 利用所述实用的机械故障诊断分类器，对待诊断机械进行故障诊断。
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北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37号；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”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励