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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于小波去噪网络的航空发动机锥齿轮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：CN115687903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211342022.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于小波去噪网络的航空发动机锥齿轮故障诊断方法是由严如强;商佐港;赵志斌;郭艳婕;周峥;杨远贵设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波去噪网络的航空发动机锥齿轮故障诊断方法在说明书摘要公布了：本公开揭示了一种基于小波去噪网络的航空发动机锥齿轮故障诊断方法，包括如下步骤：S100：采集待测航空发动机锥齿轮振动信号并进行分段；S200：构建故障诊断模型并进行训练；S300：基于训练好的故障诊断模型对分段后的振动信号进行检测，并输出振动信号的不同故障类别的概率，其中，概率最大值即为锥齿轮的实际故障。本公开充分考虑了信号处理技术与深度学习网络用于故障诊断的优缺点，通过引入小波变换、置零去噪、不同尺度小波系数选择技术，将信号处理与深度学习网络的数据驱动能力有机结合，提高了故障诊断技术的抗噪性、诊断准确率及诊断稳定性。

本发明授权一种基于小波去噪网络的航空发动机锥齿轮故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波去噪网络的航空发动机锥齿轮故障诊断方法，包括如下步骤： S100：采集待测航空发动机锥齿轮振动信号并进行分段； S200：构建故障诊断模型并进行训练； S300：基于训练好的故障诊断模型对分段后的振动信号进行检测，输出振动信号的不同故障类别的概率，其中，概率最大值即为锥齿轮的故障类别； 其中，步骤S200中，所述故障诊断模型包括： 小波卷积模块，用于对分段后的振动信号进行一维小波卷积分解，以获得小波系数； 去噪模块，用于对小波系数进行置零去噪处理，以获得去噪后的小波系数； 加权模块，用于获取能表征去噪后的小波系数重要性的权重，并根据权重对去噪后的小波系数进行加权，以获得加权后的小波系数； 识别模块，用于根据加权后的小波系数获得不同故障状态概率，以实现对锥齿轮的故障识别； 其中，通过以下步骤对小波系数进行置零去噪处理： S2011：通过一维卷积获取小波系数尺度内关系，并输出是否进行置零处理的判断； S2012：通过全连接网络获取小波系数尺度间关系，并输出是否进行置零处理的判断； S2013：综合步骤S2011与S2022的尺度内和尺度间是否进行置零处理的概率，计算小波系数对应的进行置零处理的概率以及不进行置零处理保留原值的概率； S2014：根据概率对小波系数进行置零去噪操作，以获得去噪后的小波系数。

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