Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
专利交易 积分商城 国际服务 IP管家助手 科技果 科技人才 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾 更多
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 华侨大学范宗文获国家专利权

华侨大学范宗文获国家专利权

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!

龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种铁路转辙器故障诊断方法、装置及设备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:CN121030306B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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:202511556317.8,技术领域涉及:G06F18/213;该发明授权一种铁路转辙器故障诊断方法、装置及设备是由范宗文;陈瀚文;周世柘;缑锦;陈祖希设计研发完成,并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

一种铁路转辙器故障诊断方法、装置及设备在说明书摘要公布了:本发明涉及铁路故障诊断领域,具体涉及一种铁路转辙器故障诊断方法、装置及设备,包括如下步骤:S1采集转辙器的原始振动信号,通过变分模态分解对转辙器的原始振动信号进行分解形成模态信号;S2在分解后的模态信号上提取多尺度熵特征,所述多尺度熵特征分别为多尺度小波相干加权排列熵、多尺度加权多样性熵以及多尺度Mel谱图融合熵;S3将所述多尺度熵特征分别用于训练一个支持向量机分类器,从而构建多个独立的诊断模型,得到多个诊断结果;S4将多个诊断结果通过硬投票的决策融合策略整合,获得转辙器的故障类型。

本发明授权一种铁路转辙器故障诊断方法、装置及设备在权利要求书中公布了:1.一种铁路转辙器故障诊断方法,其特征在于,包括如下步骤: S1采集转辙器的原始振动信号,通过变分模态分解对转辙器的原始振动信号进行分解形成模态信号; S2在分解后的模态信号上提取多尺度熵特征,所述多尺度熵特征分别为多尺度小波相干加权排列熵、多尺度加权多样性熵以及多尺度Mel谱图融合熵;在分解后的模态信号上提取多尺度Mel谱图融合熵包括如下步骤: 1时频表示:通过对信号子帧加窗并执行短时傅里叶变换,获取信号的频域表示形式: 其中,表示第个子帧、频率索引的傅里叶系数,表示窗函数,是频率分辨率,为时间索引; 2Mel滤波器组与功率谱变换:设计三角形Mel滤波器组,使其在低频区域稠密、在高频区域稀疏,用于将线性功率谱映射到Mel频率尺度上: 其中表示线性功率谱,是第i个Mel滤波器在频率k的响应,然后将Mel功率谱转换为分贝单位: ,其中是用于避免对数运算中出现零的微小正数; 3多尺度分块平均池化:通过对时间-频率矩阵进行非重叠块平均池化来提取不同尺度下的熵值: 其中,为尺度因子,为池化后的矩阵坐标,为行索引,为列索引; 4灰度映射:将矩阵通过灰度映射转换为灰度图像矩阵: 其中,是使用最小-最大归一化处理后的矩阵,归一化到[0,1]范围内; 5熵计算:根据灰度矩阵中每个灰度等级0–255出现的概率,计算对应的多尺度Mel谱图融合熵值: 其中表示灰度值为的像素在矩阵中出现的概率; S3将所述多尺度熵特征分别用于训练一个支持向量机分类器,从而构建多个独立的诊断模型,得到多个诊断结果; S4将所述多个诊断结果通过硬投票的决策融合策略整合,获得转辙器的故障类型。

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华侨大学,其通讯地址为:362000 福建省泉州市丰泽区城华北路269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。