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龙图腾网获悉桂林电子科技大学;桂林智工科技有限责任公司申请的专利一种风电机组轴承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：CN116910647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310818154.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种风电机组轴承故障诊断方法是由罗奕;文渊;徐晋勇;高鹏;王岩;高波;莫愁;莫荣设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电机组轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及风电机组故障诊断技术领域，具体涉及一种风电机组轴承故障诊断方法，以预先采集的风电机组轴承振动数据构建源域数据和目标域数据；将源域数据对AlexNet网络进行训练得到初始分类网络，通过目标域数据对初始分类网络进行调整得到分类网络；将实时采集的发电机轴承振动数据输入到分类网络得到故障类别。减少了AlexNet网络中目标域的训练时间和参数计算，有利于故障模型的快速训练和使用，将AlexNet网络中的局部归一化修改为权值归一化，减少了网络参数的计算量，并将AlexNet网络中激活函数引入Softsign激活函数，提高了风电机组故障比对结果的收敛速度，同时解决了过拟合现象的出现，提高故障识别准确率。

本发明授权一种风电机组轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种风电机组轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 将预先采集的风电机组轴承振动数据进行数据转换，获得故障信号，并将所述故障信号集划分为源域数据和目标域数据； 将Alexnet网络的局部归一层中的局部归一化计算调整为权值归一化计算，获得权值归一化层；将Alexnet网络中的Relu激活函数调整为Relu-Softsign融合函数，其中，所述权值归一化计算，包括以下公式：1，其中，代表欧式范数，为权重向量，为单位向量，为向量模；所述Relu-Softsign融合函数，包括以下公式：2，其中，为函数中X轴坐标值；、为softsign函数常数，是softsign函数中的变化率； 将所述源域数据对AlexNet网络进行整体训练后，获得初始分类网络，其中包括将所述源域数据输入到AlexNet网络中进行训练，获得最优网络参数；根据所述最优网络参数，将AlexNet网络中的卷积层、池化层和所述权值归一层进行参数固定，获得初始分类网络； 通过所述目标域数据对所述初始分类网络进行参数调整，获得分类网络； 将实时采集的发电机轴承振动数据经过信号处理后，输入到所述分类网络，获得故障类别。

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桂林电子科技大学;桂林智工科技有限责任公司，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1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”。

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