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龍圖騰網恭喜鹽城工學院申請的專利一種基于直覺模糊FS-SVDD的齒輪箱故障檢測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：CN119202862B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202411257617.1，技術領域涉及：G06F18/2411；該發明授權一種基于直覺模糊FS-SVDD的齒輪箱故障檢測方法及系統是由花小朋;李雨陽;張欣;徐森;曹穎;尹鑫設計研發完成，并于2024-09-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于直覺模糊FS-SVDD的齒輪箱故障檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于直覺模糊FS?SVDD的齒輪箱故障檢測方法及系統，其中方法包括：依據事先構建的直覺模糊多分類支持向量數據描述，對采集的齒輪箱振動信號進行分析，確定齒輪箱故障。本發明的基于直覺模糊FS?SVDD的齒輪箱故障檢測方法及系統，直覺模糊思想，計算數據集中每個數據點的直覺模糊得分，以此來反映每個數據點對類別的依賴度，改善特征選擇性能；引入的直覺模糊思想基礎上，構建一種直覺模糊多分類支持向量數據描述分類算法，并將其應用于齒輪箱故障檢測中，進一步提高齒輪箱故障的識別精度。

本發明授權一種基于直覺模糊FS-SVDD的齒輪箱故障檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于直覺模糊FS-SVDD的齒輪箱故障檢測方法，其特征在于，包括：依據事先構建的直覺模糊多分類支持向量數據描述，對采集的齒輪箱振動信號進行分析，確定齒輪箱故障；其中，直覺模糊多分類支持向量數據描述構建步驟如下：從多角度對歷史采集的齒輪箱振動信號進行特征提取，得到高維特征集；采用直覺模糊集和費舍爾得分算法，對高維特征集進行最優篩選，得到最優特征子集；在最優特征子集基礎上，融合直覺模糊集和支持向量數據描述，構建直覺模糊多分類支持向量數據描述；直覺模糊多分類支持向量數據描述的構建步驟如下：給定特征集{f1，f2，…，fm}下取自c個類別的訓練數據xi∈Rm，i＝1,2，…，l；第j類數據集第j類以外的數據集令第j類數據集的直覺模糊多分類支持向量描述的優化問題描述為： s.t.‖φxi-aj‖2≤Rj+ξi，ξi≥0，i＝1,2，…，nj，‖φxk-aj‖2≤Rj-ξk，ξk≥0，k＝1,2，…，l-nj，式中，aj、Rj分別為第j類數據集的球心和半徑，C0且為預設的懲罰參數，為第j類數據集中第i個數據點的直覺模糊得分，為第j類以外的數據集中第k個數據點的直覺模糊得分；引入核函數和拉格朗日函數，通過二次規劃求解，解得第j類數據集的球心aj和半徑Rj。

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鹽城工學院，其通訊地址為：224000 江蘇省鹽城市亭湖區希望大道中路1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”。