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龍圖騰網(wǎng)恭喜蘇州大學(xué)申請的專利基于變參時頻流形信號重構(gòu)的旋轉(zhuǎn)機械微弱故障檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114548155B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210073180.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/213；該發(fā)明授權(quán)基于變參時頻流形信號重構(gòu)的旋轉(zhuǎn)機械微弱故障檢測方法是由王俊;王玉琦;黃偉國;杜貴府;沈長青;何清波設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-01-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于變參時頻流形信號重構(gòu)的旋轉(zhuǎn)機械微弱故障檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于變參時頻流形信號重構(gòu)的旋轉(zhuǎn)機械微弱故障檢測方法，包括：步驟1、故障帶內(nèi)成分提?。翰襟E2、高維TFD矩陣構(gòu)造：步驟3、TFM特征提?。翰襟E4、TFM特征去噪：步驟5、故障成分TFD重構(gòu)：步驟6、故障成分時域信號重構(gòu)。該技術(shù)方法至少具有以下優(yōu)點：對不同機械振動信號的普適性好、計算效率高、信噪比高、能夠定量分析故障嚴(yán)重程度等。

本發(fā)明授權(quán)基于變參時頻流形信號重構(gòu)的旋轉(zhuǎn)機械微弱故障檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于變參時頻流形信號重構(gòu)的旋轉(zhuǎn)機械微弱故障檢測方法，其特征在于，包括：步驟（1）、故障帶內(nèi)成分提取：采用傳統(tǒng)信號處理方法從信號中提取故障所在頻帶內(nèi)的成分；步驟（2）、高維TFD矩陣構(gòu)造：對故障帶內(nèi)成分進(jìn)行變參時頻變換，對獲得的每個TFD進(jìn)行降采樣并轉(zhuǎn)換為列向量，用于構(gòu)造高維TFD矩陣；步驟（3）、TFM特征提?。簩Ω呔STFD矩陣進(jìn)行流形學(xué)習(xí)，獲得兩維TFM特征；步驟（4）、TFM特征去噪：根據(jù)兩維TFM特征的聯(lián)合幅值分布確定閾值，將兩維TFM特征中低于閾值的幅值置零，獲得去噪后的兩維TFM特征；步驟（5）、故障成分TFD重構(gòu)：把去噪后的兩維TFM特征按照給定的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，對得到的一維向量反變換為二維矩陣，得到重構(gòu)的故障成分TFD；步驟（6）、故障成分時域信號重構(gòu)：把重構(gòu)的故障成分TFD上采樣到原始尺寸，借用故障帶內(nèi)成分TFD對應(yīng)的相位信息，通過逆時頻變換重構(gòu)故障成分時域信號；其中，步驟（1）中，所述傳統(tǒng)信號處理方法能夠確定故障信息所在的頻帶位置并提取出其中的信號成分，濾除故障頻帶以外的噪聲；所述步驟（3）中，所述流形學(xué)習(xí)是具有維數(shù)約簡功能的方法，所述流形學(xué)習(xí)包括局部切空間排列算法、等距映射算法、局部線性嵌入算法、拉普拉斯特征映射算法和局部保留投影算法；所述步驟（4）中，所述兩維TFM特征的聯(lián)合幅值分布是指把各數(shù)據(jù)點對應(yīng)的第一維TFM特征作為橫坐標(biāo)、第二維TFM特征作為縱坐標(biāo)，該圖呈對勾狀，對勾的左下部分中的點為噪聲點，右上部分中的點為故障脈沖點；所述閾值是區(qū)分噪聲點和故障脈沖點的臨界點；所述步驟（5）中，所述給定的權(quán)重能夠把重構(gòu)的故障成分TFD的幅值達(dá)到所述步驟（2）中故障帶內(nèi)成分TFD的幅值水平，權(quán)重獲取方法包括采用高維TFD矩陣中所有維數(shù)據(jù)的均值或者其中一維數(shù)據(jù)，分別與去噪后的兩維TFM特征進(jìn)行數(shù)學(xué)運算得到，所述數(shù)學(xué)運算方法包括計算歐式距離、內(nèi)積和余弦相似度；所述重構(gòu)的故障成分TFD的尺寸與故障帶內(nèi)成分TFD經(jīng)過降采樣后的尺寸相同；所述步驟（6）中，所述上采樣是所述步驟（2）中所述降采樣的逆變換；所述原始尺寸是所述步驟（2）中故障帶內(nèi)成分TFD的尺寸；所述故障帶內(nèi)成分TFD對應(yīng)的相位信息是所述步驟（2）中故障帶內(nèi)成分在其中一個參數(shù)下經(jīng)過時頻變換得到的所有時頻點的相位；所述逆時頻變換是所述步驟（2）中時頻變換的逆變換；其中，對重構(gòu)信號做包絡(luò)譜分析，通過是否識別旋轉(zhuǎn)機械故障特征頻率來檢測是否存在故障。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人蘇州大學(xué)，其通訊地址為：215000 江蘇省蘇州市十梓街1號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。