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！

龙图腾网获悉中用科技有限公司申请的专利一种基于神经网络设备故障声源定位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：CN115144813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210725290.0，技术领域涉及：G01S5/20；该发明授权一种基于神经网络设备故障声源定位方法是由胡增;杨坤龙;许克成设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络设备故障声源定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络设备故障声源定位方法,该方法包括利用麦克风对声源信息进行采集，建立概率函数计算同类型设备故障声源出现的概率；利用神经网络对新的设备故障声源进行特征学习；对神经网络中卷积层进行优化，提升训练速度；建立声源采集函数利用两个麦克风同时对故障声源进行采集；利用融合函数对两个麦克风采集的故障声源进行相关性操作；对故障声源利用位置坐标函数进行解算，得到故障声源的具体位置，该方法是利用现有的神经网络模型应用于设备故障声源定位领域，极大的缩短了人为寻找故障点所消耗的时间，该方法定位结果准确，可操作性强，有助于提高企业的生产效率。

本发明授权一种基于神经网络设备故障声源定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络设备故障声源定位方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤S1：利用麦克风对声源信息进行采集，建立概率函数计算同类型设备故障声源出现的概率； 步骤S2：利用神经网络对新的设备故障声源进行特征学习； 步骤S3：对神经网络中卷积层进行优化，提升训练速度； 步骤S4：建立声源采集函数利用两个麦克风同时对故障声源进行采集； 步骤S5：利用融合函数对两个麦克风采集的故障声源进行相关性操作； 步骤S6：对故障声源利用位置坐标函数进行解算，得到故障声源的具体位置； 所述建立概率函数计算同类型设备故障声源出现的概率，计算公式为： ， 其中，An表示设备故障声源出现的概率，qn表示特征集中单个设备故障声源，pm表示特征集中所有设备故障声源的合集； 所述对新的设备故障声源进行特征学习，计算公式为： ， 其中，cn表示新的设备故障声源，rn表示利用神经网络对新的设备故障声源进行特征学习的输出，qn表示特征集中单个设备故障声源，pm表示特征集中所有设备故障声源的合集； 所述卷积层进行优化，计算公式为： ， 其中，di神经网络中卷积层的判断输出结果，i表示卷积层数，e表示自然常数，N表示池化层数，σ表示卷积系数； 所述对故障声源进行采集，计算公式为： ， 其中，表示1号麦克风收集到的设备声音信号，hz表示设备运行时发出的声音信号，jxz表示1号麦克风收集到的噪声信号，表示1号麦克风声音收集系数； ， 其中，表示2号麦克风收集到的设备声音信号，z单位时间内声音信号的方差，表示1号麦克风与2号麦克风收集的声音信号误差，jyz表示2号麦克风收集到的噪声信号，表示2号麦克风声音收集系数； 所述融合函数，计算公式为： ， 其中，表示融合结果，K表示融合系数； 所述对故障声源利用位置坐标函数进行解算，计算公式为： ， 其中，rl表示麦克风位置的横坐标，sl表示麦克风位置的纵坐标，tl表示麦克风位置的竖坐标，w表示麦克风位置，r1表示故障声源1位置的横坐标，s1表示故障声源1位置的纵坐标，t1表示故障声源1位置的竖坐标，u1表示故障声源1位置与麦克风位置的距离，r2表示故障声源2位置的横坐标，s2表示故障声源2位置的纵坐标，t2表示故障声源2位置的竖坐标，u2表示故障声源2位置与麦克风位置的距离，r3表示故障声源3位置的横坐标，s3表示故障声源2位置的纵坐标，t3表示故障声源3位置的竖坐标，u3表示故障声源3位置与麦克风位置的距离，u3表示故障声源3位置与麦克风位置的距离。

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中用科技有限公司，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市蜀山区宿松路3963号智能装备科技园E栋12层；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。