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重庆邮电大学罗志勇获国家专利权

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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。

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。

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重庆邮电大学,其通讯地址为:400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2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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