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龍圖騰網恭喜西北工業大學申請的專利一種針對水聲感知系統核心模塊的軟故障檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115906614B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211327754.9，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種針對水聲感知系統核心模塊的軟故障檢測方法是由申曉紅;段一琛;王海燕;閆永勝設計研發完成，并于2022-10-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種針對水聲感知系統核心模塊的軟故障檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種針對水聲感知系統核心模塊的軟故障檢測方法，對水聲感知系統的核心模塊進行功能建模，采用simulink對模型進行仿真，獲得不同故障模態下的仿真數據，建立深度學習模型，建立預訓練數據集，對深度學習模型通過反向傳播算法進行訓練，建立微調數據集，通過真實數據，對模型進行微調，模型輸出即為故障檢測結果。本發明采用物理建模和數據驅動的相結合的方法，可以實現端到端的軟故障檢測。該方法可有效可以解決模擬電路軟故障檢測問題，水聲感知系統核心模塊軟故障檢測問題，并且有效減少深度學習對大量真實數據的依賴。我們經過實際數據進行測試，測試準確率為95.17％。

本發明授權一種針對水聲感知系統核心模塊的軟故障檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種針對水聲感知系統核心模塊的軟故障檢測方法，其特征在于包括下述步驟：步驟1：對水聲感知系統的核心模塊進行功能建模，水聲感知系統的核心模塊包括水聲換能器和信號調理電路，水聲換能器采用機電等效電路進行建模，對水聲換能器和信號調理電路的建模執行功能層面的建模，其主要目的能夠模擬電路功能層面；步驟2：采用simulink對步驟1中的模型進行仿真，設定多種軟故障模態，然后進行蒙特卡洛仿真，獲得不同故障模態下的仿真數據；步驟3：建立深度學習模型，模型包括前置卷積層，通道-空間注意力機制層，ReLu非線性激活層，全局平均池化層和二維卷積層；步驟4：對仿真數據通過短時傅里葉變換，將一維信號轉換為二維矩陣，建立預訓練數據集，將預訓練數據集劃分為訓練集和測試集；步驟5：采用步驟4建立的預訓練數據集對深度學習模型通過反向傳播算法進行訓練；步驟6：對真實電路進行故障數據采集，得到真實數據，真實數據通過短時傅里葉變換，將一維信號轉換為二維矩陣，建立微調數據集，并將微調數據集劃分為訓練集和測試集；步驟7：通過步驟6建立的真實數據，對步驟5中在仿真數據集訓練完成的模型進行微調，模型輸出即為故障檢測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西北工業大學，其通訊地址為：710072 陜西省西安市碑林區友誼西路127號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。