恭喜中國人民解放軍火箭軍工程大學裴洪獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜中國人民解放軍火箭軍工程大學申請的專利一種工程設備健康指標構建方法及系統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：CN115130514B 。
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：202210767222.0，技術領域涉及：G06F18/2131；該發明授權一種工程設備健康指標構建方法及系統是由裴洪;司小勝;鄭建飛;胡昌華;李天梅;張建勛;董青設計研發完成，并于2022-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種工程設備健康指標構建方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種工程設備健康指標構建方法及系統，屬于可靠性工程領域。方法包括：獲取工程設備測試數據并計算其時頻域信息；將時頻域信息輸入至連續深度置信網絡，借助于對比散度算法對其進行訓練；采用訓練好的連續深度置信網絡提取深層次故障特征；將深層次故障特征作為SOM神經網絡的輸入進行無監督學習；通過計算訓練好的SOM神經網絡的輸入層的狀態向量與全部單元的權重向量間的歐氏距離，構建出工程設備的健康指標。本發明方法及系統采用連續深度置信網絡提取蘊含在時頻域背后的深層次故障特征，利用SOM神經網絡在確保原始特征拓撲結構前提下構建設備的健康指標，提高了健康指標構建的準確性。
本發明授權一種工程設備健康指標構建方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種工程設備健康指標構建方法，其特征在于，包括：獲取工程設備的測試數據并計算所述測試數據的時頻域信息；將所述時頻域信息輸入至連續深度置信網絡，借助于對比散度算法對所述連續深度置信網絡進行訓練，生成訓練好的連續深度置信網絡；采用訓練好的連續深度置信網絡提取所述工程設備的深層次故障特征；將所述深層次故障特征作為SOM神經網絡的輸入進行無監督學習，生成訓練好的SOM神經網絡；通過計算所述訓練好的SOM神經網絡的輸入層的狀態向量與全部單元的權重向量間的歐氏距離，構建出所述工程設備的健康指標；所述健康指標直接反映所述工程設備的真實健康狀態。
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中國人民解放軍火箭軍工程大學，其通訊地址為：710025 陜西省西安市灞橋區同心路2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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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