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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种融合信号液压马达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：CN117628005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202311646319.7，技术领域涉及：F15B19/00；该发明授权一种融合信号液压马达故障诊断方法及系统是由郭勇;郭蒙宪;彭延峰;郭理宏;杨来铭设计研发完成，并于2023-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合信号液压马达故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于融合信号液压马达故障诊断技术领域，公开了一种融合信号液压马达故障诊断方法。本发明提供的一种融合信号液压马达故障诊断方法，通过采集液压马达的振动和声音信号，选取声音和振动信号中影响因素最大的均方根、标准差等10个特征值，采用同类标签拼接方法构建故障信息含量更高、更明显的融合特征向量。结合融合特征向量和LightGBM算法构建液压马达柱塞磨损的故障诊断模型，实现了液压马达柱塞3种程度磨损的快速、精确识别。最后对比分析了不同算法和不同信号之间的液压马达柱塞磨损识别结果，验证了该方法的优越性。

本发明授权一种融合信号液压马达故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合信号液压马达故障诊断方法，其特征在于，首先，通过内曲线径向柱塞式液压马达试验台模拟柱塞故障，采集在正常状态及不同磨损程度下马达的振动和声音信号；其次，利用小波软阈值算法对这些信号进行降噪处理，再基于数据相关性分析，从时域和频域中提取特征值，并进行特征融合；接着，构建基于LightGBM的马达柱塞故障诊断模型，并使用包含正常及三种故障信号标签的数据集进行模型训练和诊断； 其中，LightGBM模型融合直方图算法，对特征的原始数据划分为k个离散的特征，构造出k个箱子用于统计特征，在搜索时无需遍历数据，只需要遍历k个箱子就能找到最佳分裂点；且LightGBM模型的分裂方式采用Leaf-wise的生长策略，在当前叶子中搜索出信息增益最大的叶子；该LightGBM模型还融合梯度的单边采样算法和互斥特征捆绑算法，单边采样算法利用梯度信息对样本进行抽样，互斥特征捆绑算法从降低特征维度的角度出发，将多个互斥特征捆绑在一起； 其中，利用振动传感器和声音传感器采集柱塞正常和不同磨损时的信号，经过小波软阈值去噪后，采用数学方法分别提取每组数据的时域和频域特征值；生成振动信号和声音信号特征值数据集，并进行数据集相关性分析；选取均方根值、方根幅值、标准差、峰值指标、波形指标、谱幅值均值、谱幅值标准差、谱幅值偏斜度、谱幅值峭度、频率偏斜度10类振动信号特征值，选取均方根值、方根幅值、峰值、标准差、峰值指标、脉冲指标、谱幅值均值、谱幅值标准差、频率重心、频率标准差10类声音信号特征值；最后将每组正常和故障特征值按照对应的数据标签进行横向拼接，形成新的特征向量； 为了预先观察融合信号数据相对于振动和声音信号的分类效果，利用T-SNE算法将数据进行可视化处理。

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