恭喜中国人民解放军火箭军工程大学裴洪获国家专利权
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！
龙图腾网恭喜中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种工程设备健康指标构建方法及系统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：CN115130514B 。
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：202210767222.0，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权一种工程设备健康指标构建方法及系统是由裴洪;司小胜;郑建飞;胡昌华;李天梅;张建勋;董青设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种工程设备健康指标构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种工程设备健康指标构建方法及系统，属于可靠性工程领域。方法包括：获取工程设备测试数据并计算其时频域信息；将时频域信息输入至连续深度置信网络，借助于对比散度算法对其进行训练；采用训练好的连续深度置信网络提取深层次故障特征；将深层次故障特征作为SOM神经网络的输入进行无监督学习；通过计算训练好的SOM神经网络的输入层的状态向量与全部单元的权重向量间的欧氏距离，构建出工程设备的健康指标。本发明方法及系统采用连续深度置信网络提取蕴含在时频域背后的深层次故障特征，利用SOM神经网络在确保原始特征拓扑结构前提下构建设备的健康指标，提高了健康指标构建的准确性。
本发明授权一种工程设备健康指标构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工程设备健康指标构建方法，其特征在于，包括：获取工程设备的测试数据并计算所述测试数据的时频域信息；将所述时频域信息输入至连续深度置信网络，借助于对比散度算法对所述连续深度置信网络进行训练，生成训练好的连续深度置信网络；采用训练好的连续深度置信网络提取所述工程设备的深层次故障特征；将所述深层次故障特征作为SOM神经网络的输入进行无监督学习，生成训练好的SOM神经网络；通过计算所述训练好的SOM神经网络的输入层的状态向量与全部单元的权重向量间的欧氏距离，构建出所述工程设备的健康指标；所述健康指标直接反映所述工程设备的真实健康状态。
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中国人民解放军火箭军工程大学，其通讯地址为：710025 陕西省西安市灞桥区同心路2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”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号