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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于多特征融合和改进ShuffleNetV2的船舶变转速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：CN116226704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202211550778.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于多特征融合和改进ShuffleNetV2的船舶变转速轴承故障诊断方法是由罗志勇;谭鸿恺;董鑫设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征融合和改进ShuffleNetV2的船舶变转速轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于多特征融合和改进ShuffleNetV2的船舶变转速轴承故障诊断方法，其包括以下步骤：首先，通过对原始轴承振动信号进行CEEMD降噪处理，以降低信号冗余信息；基于降噪信号，进行角域重采样来获取角域信号；采用希尔伯特变换对角域信号进行处理来获取包络谱信号，将降噪信号、角域信号和包络谱信号融合成R‑G‑B彩色图像，以降低信号冗余信息，提升故障特征。然后，在ShuffleNetV2中加入SE注意力模块，并将ReLU激活函数替换为H‑Swish激活函数，以此来提升目标检测中的准确率同时避免神经元“坏死”现象。最后将处理好的信号输入到改进的ShuffleNetV2中实现故障诊断识别。

本发明授权基于多特征融合和改进ShuffleNetV2的船舶变转速轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合和改进ShuffleNetV2的船舶变转速轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、首先，通过安装在旋转轴承附近的加速度计收集原始振动信号；对所收集的原始振动时域信号使用互补集合经验模态分解CEEMD降噪方法，对振动信号进行降噪处理；步骤2、然后，将降噪后的时域信号进行角域重采样处理，设计了一种能量补偿系数来用于补偿角域重采样产生的能量损失；步骤3、其次，在得到角域信号后，使用希尔伯特变换和平方包络谱SES分析来进行包络分析，获取平方包络谱信号；步骤4、最后，将所获得的降噪时域信号、角域信号和包络谱信号分别排列成矩阵形式，将时域振动信号特征、角域振动信号特征和包络谱信号特征融合成具有R-G-B三通道的彩色图像形式；步骤5、搭建ShuffleNetV2原始网络，对原始网络进行改进优化；在每个分支特征拼接后添加SE模块，使用SE模块自动获取每个特征通道的权重；使用HardSwish激活函数将原始网络中的ReLU激活函数进行替换；步骤6、将生成的信号图像分为训练数据和测试数据；然后，将训练集输入到神经网络中进行训练；在使用卷积神经网络进行训练后，使用测试集进行验证，实现船舶变转速轴承故障分类。

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