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龙图腾网获悉泛德测智科技(上海)有限公司申请的专利一种基于时频特征与听觉适配的电机异响智能识别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：CN121234309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511794300.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于时频特征与听觉适配的电机异响智能识别方法是由朱宝鹤;任百吉设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时频特征与听觉适配的电机异响智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于时频特征与听觉适配的电机异响智能识别方法，属于电机故障检测技术领域。其中，该方法包括：通过多方位声信号采集阵列实时采集电机运行声信号，进行信号预处理和动态分帧处理；采用短时滑动窗时频转换生成时频谱，结合听觉感知适配动态加权技术建立正常运行声听觉基线，对时频谱执行分层加权处理生成融合时频加权特征；构建时频加权特征增强残差网络模型，通过跨维度融合机制、故障特征迁移学习机制和故障特征注意力机制实现异常特征提取与识别；采用工况动态适配推理机制和分级联动报警体系完成状态识别与报警响应。本发明有效提高了电机异响识别的准确性和实时性，适用于复杂工业环境中的电机状态监测。

本发明授权一种基于时频特征与听觉适配的电机异响智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时频特征与听觉适配的电机异响智能识别方法，其特征在于，包括： S1：基于多方位声信号采集阵列，实时采集电机运行声信号；基于电机额定转速关联频段设定带通滤波通带，滤除环境噪声与电机背景噪音；对所述声信号进行归一化处理，同时基于电机实时转速动态设定短时段帧的时长与间隔，分割连续声信号为多个短时段帧； S2：采用短时滑动窗时频转换，基于声信号帧时域幅值波动幅度动态调整窗口重叠率生成时频谱；同步采用听觉感知适配动态加权技术，建立正常运行声听觉基线，通过实时信号与基线的偏差度生成频段加权系数，对所述时频谱执行分层加权处理，生成强化异常特征的融合时频加权特征； 所述短时滑动窗时频转换包括： 基于信号非平稳度评估函数动态调节分析窗长度，建立窗长参数与信号非平稳度的非线性映射关系，通过连续监测信号时域特性的变化趋势进行窗长的自适应调节； 基于所述声信号帧时域幅值波动幅度建立重叠率动态调整机制，通过分析信号幅值变化梯度确定窗口重叠比例，构建重叠率与幅值波动幅度的函数对应关系； 对频谱变换结果进行多维度特征提取，并通过非线性压缩函数对频谱幅值进行动态范围调整，形成包含频谱幅值及动态变化特征的多维时频特征表达； 所述建立正常运行声听觉基线，具体方法为： 采集电机在标准工况下的正常运行声样本，通过时频分析获取各工况下的基准频谱特征，构建多工况正常运行声特征库； 建立听觉感知加权系数矩阵，基于人耳听觉感知特性对稳态频谱特征进行频段权重分配，通过分析不同频段在异响识别中的区分度贡献，形成频段权重分配函数，生成加权后的正常运行声听觉特征模板； 预设时变自适应校准机制，通过持续采集正常的声信号样本，采用滑动窗口统计方法结合时变衰减因子对所述听觉特征模板进行实时更新； 对时频谱执行分层加权处理，具体方法为： 构建分层听觉感知加权网络，将时频谱处理分为基础听觉加权层、异常特征强化层和动态范围适配层；对基础听觉加权层，应用模拟人耳听觉感知特性的频率加权函数，对时频谱进行初步加权处理；对异常特征强化层，基于历史异常样本的频谱分布特征，计算各频段在异响识别中的区分度指标，构建异常敏感度加权矩阵；对动态范围适配层，基于所述时频谱的幅值分布特性，采用非线性压缩函数对不同强度频段进行动态范围调整； S3：构建时频加权特征增强残差网络模型，通过跨维度融合机制对所述融合时频加权特征进行多尺度特征关联，强化异常声信号在时频域的耦合特征；引入故障特征迁移学习机制，动态迁移预训练模型中的故障判别知识；嵌入故障特征注意力机制，聚焦与异响相关的时频区域，抑制正常运行声特征的干扰； S4：采用工况动态适配推理机制，结合所述时频转换动态参数与加权系数调整识别置信度阈值；建立分级联动报警体系，基于异响特征触发对应等级的声光、系统工单及设备联动响应；执行全链路数据闭环记录，同步存储原始声信号、融合时频加权特征及异响识别结果，进行故障溯源分析与模型迭代优化。

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