长沙理工大学梁之材获国家专利权
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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于彩色图像融合对称点模式的电机故障诊断方法及系统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：CN120870857B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510778097.7，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权基于彩色图像融合对称点模式的电机故障诊断方法及系统是由梁之材;王琪瑜设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于彩色图像融合对称点模式的电机故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于彩色图像融合对称点模式的电机故障诊断方法及系统，本发明方法包括将电机的振动信号和电磁信号分别转换为对称点模式图像、并生成融合特征信息的彩色信号图像；分别将融合特征信息的彩色信号图像抽象为高维语义空间中的节点与边，从而构建图结构数据；分别将振动信号和电磁信号的图结构数据利用各自的胶囊图网络模型进行诊断分类，并通过投票机制融合振动信号和电磁信号的诊断分类结果以获得最终的诊断分类结果。本发明旨在将多通道时域信号转化为信息密集、几何一致的图像表达，并基于具备拓扑感知能力的深度图结构网络对这些图像进行统一特征建模的新方案，从而实现高诊断精度和强鲁棒性的电机故障诊断。
本发明授权基于彩色图像融合对称点模式的电机故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于彩色图像融合对称点模式的电机故障诊断方法，其特征在于，包括下述步骤： 1获取电机的振动信号和电磁信号； 2将振动信号和电磁信号分别转换为对称点模式图像、并通过彩色图像融合技术生成融合特征信息的彩色信号图像； 3分别基于特征嵌入的尺度不变特征变换方法将融合特征信息的彩色信号图像抽象为高维语义空间中的节点与边，从而构建由节点与边组成的图结构数据； 4分别将振动信号和电磁信号的图结构数据利用各自的胶囊图网络模型进行诊断分类，并通过投票机制融合振动信号和电磁信号的诊断分类结果以获得最终的诊断分类结果。
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