买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种针对水声感知系统核心模块的软故障检测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：CN115906614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202211327754.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种针对水声感知系统核心模块的软故障检测方法是由申晓红;段一琛;王海燕;闫永胜设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对水声感知系统核心模块的软故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种针对水声感知系统核心模块的软故障检测方法，对水声感知系统的核心模块进行功能建模，采用simulink对模型进行仿真，获得不同故障模态下的仿真数据，建立深度学习模型，建立预训练数据集，对深度学习模型通过反向传播算法进行训练，建立微调数据集，通过真实数据，对模型进行微调，模型输出即为故障检测结果。本发明采用物理建模和数据驱动的相结合的方法，可以实现端到端的软故障检测。该方法可有效可以解决模拟电路软故障检测问题，水声感知系统核心模块软故障检测问题，并且有效减少深度学习对大量真实数据的依赖。我们经过实际数据进行测试，测试准确率为95.17％。

本发明授权一种针对水声感知系统核心模块的软故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种针对水声感知系统核心模块的软故障检测方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1：对水声感知系统的核心模块进行功能建模，水声感知系统的核心模块包括水声换能器和信号调理电路，水声换能器采用机电等效电路进行建模，对水声换能器和信号调理电路的建模执行功能层面的建模，其主要目的能够模拟电路功能层面；步骤2：采用simulink对步骤1中的模型进行仿真，设定多种软故障模态，然后进行蒙特卡洛仿真，获得不同故障模态下的仿真数据；步骤3：建立深度学习模型，模型包括前置卷积层，通道-空间注意力机制层，ReLu非线性激活层，全局平均池化层和二维卷积层；步骤4：对仿真数据通过短时傅里叶变换，将一维信号转换为二维矩阵，建立预训练数据集，将预训练数据集划分为训练集和测试集；步骤5：采用步骤4建立的预训练数据集对深度学习模型通过反向传播算法进行训练；步骤6：对真实电路进行故障数据采集，得到真实数据，真实数据通过短时傅里叶变换，将一维信号转换为二维矩阵，建立微调数据集，并将微调数据集划分为训练集和测试集；步骤7：通过步骤6建立的真实数据，对步骤5中在仿真数据集训练完成的模型进行微调，模型输出即为故障检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。