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龙图腾网获悉国电南瑞科技股份有限公司;南瑞轨道交通技术有限公司申请的专利一种基于多分类SVM信息感知的地铁风机智能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：CN115048953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202210457657.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于多分类SVM信息感知的地铁风机智能诊断方法是由杨国彬;李聪;朱祁;吴永城;李燕;张雅婷设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多分类SVM信息感知的地铁风机智能诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多分类SVM信息感知的地铁风机智能诊断方法，步骤如下：通过安装于车站内风机上的振动传感器收集振动信号；将振动信号通过傅里叶分析得到频谱分析；依靠专家知识运用模糊方法将信号频率进一步划分提取频率分布；利用生成的历史数据对支持向量机模型进行训练学习；利用支持向量机模型实时监控振动频率信号。本发明所述的方法能够对地铁风机在线监测，迅速确认故障类型并提供报警，为维修人员提供维护、检修的意见，一定程度上减少了轨道交通非计划停机时间、增加了设备运行的安全性和经济性和提高设备有效利用率。

本发明授权一种基于多分类SVM信息感知的地铁风机智能诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分类SVM信息感知的地铁风机智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）通过安装于车站内风机轴承上设置的振动传感器提取振动信号； （2）将振动信号通过傅里叶分析得到频谱分析，振动信号表示为： ； 其中，t代表时间，是复变函数； （3）运用模糊方法将信号频率进一步划分提取频率分布，利用先验的专家知识来处理数据，提取更准确的有效信息； 具体为： （3.1）根据现场经验和理论分析，把频谱分析的频率模糊化处理，分为9个等级，分别为：0~0.39f，0.4~0,49f，0.5f，0.51~0.99f，1f，2f，3~5f，奇数倍f，5f； （3.2）对风机的常见故障进行诊断研究，常见故障包括质量不平衡、转子不对中、轴向摩擦、轴裂纹、轴承座松动、轴承损坏、联轴器损坏、间隙引起振动； （3.3）通过对风机常见故障的机理研究以及专家和现场经验，通过信号分析以及模糊化处理，得出以上常见故障的特征向量； （4）利用生成的历史数据对支持向量机模型进行训练学习： 对于线性可分问题求解转化为约束最优化问题的求解，输入训练样本集： ； 其中，为m维输入向量，为对应的样本标签，为样本数，； 构造最优化问题： ； 其中，为超平面的超平面的法向量；b是超平面截距；C为惩罚因子；为松弛变量；进一步求解得到分类函数表达式： ； 对于非线性问题，通过引入核函数将其转化为高维空间的线性可分问题，并保持转化前后内积保持不变；核函数满足： ； 其中，为映射函数，为内积； 最常用的核函数为高斯径向基函数： ； 最终分类函数表达式转化为： ； （5）利用支持向量机模型实时监控振动频率信号。

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