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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于离散小波变换和门控循环单元的故障检测方法及装置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：CN115144211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210638838.8，技术领域涉及：G01M99/00；该发明授权基于离散小波变换和门控循环单元的故障检测方法及装置是由张林宣;蒋正宜;刘重党;郑敬浩;张健翔设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于离散小波变换和门控循环单元的故障检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于离散小波变换和门控循环单元的故障检测方法及装置，其中，方法包括：获取待检测目标的高频状态监测信号；将高频状态监测信号输入预先训练的故障检测模型，离散小波变换作为深度学习网络的嵌入层，将高频状态监测信号映射到低维小波域，得到高频故障分量，并对高频故障分量进行特征压缩，得到故障特征分量；再将其作为浅层特征训练一个带注意力机制的门控循环单元网络，最后经过全连接层得到待检测目标的故障结果，从而不仅提升了故障检测的准确率，还使得模型的故障检测结果具备一定的可解释性。由此，解决了相关技术中高频信号特征设计主观性较大以及泛化性较差等问题。

本发明授权基于离散小波变换和门控循环单元的故障检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于离散小波变换的故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测目标的高频状态监测信号； 通过多分辨率分解得到所述高频状态监测信号中的初始相位； 根据零相位点的位置平移所述高频状态监测信号，使得所述高频状态监测信号初始相位相同； 将离散小波变换嵌入带注意力机制的双向门控循环单元网络； 对嵌入后的所述带注意力机制的双向门控循环单元网络进行训练，得到预先训练的故障检测模型； 将所述高频状态监测信号输入所述预先训练的故障检测模型，通过离散小波变换将所述高频状态监测信号映射到低维小波域，得到高频故障分量，并对所述高频故障分量进行特征压缩，得到故障特征分量； 将所述故障特征分量作为浅层特征训练一个带注意力机制的双向门控循环单元网络，经过全连接层得到所述待检测目标的故障结果； 所述对所述高频故障分量进行特征压缩，得到故障特征分量，包括： 通过池化层对所述高频故障分量进行下采样得到所述故障特征分量，其中所述池化层为最大池化层，所述最大池化层为选取池化窗口中最大的N个细节系数。

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