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龍圖騰網恭喜蘇州聲學產業技術研究院有限公司申請的專利基于UMAP的Transformer模型檢測電機的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：CN119622609B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03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：202510159184.4，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權基于UMAP的Transformer模型檢測電機的方法是由陳興達;陳益超;顧正云;徐強;韓峰;張勝;李鵬高;盧明輝;謝海圣;季佩宇;劉秋艷設計研發完成，并于2025-02-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于UMAP的Transformer模型檢測電機的方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于UMAP的Transformer模型檢測電機的方法，涉及電機測試技術領域，尤其針對信噪比較低的電機聲音數據；其包括獲得形狀（n_frame,n_mfcc）特征矩陣；獲得K種UMAP；將特征矩陣拆分成n_frame個形狀（n_mfcc，1）特征向量；分別輸入每一UMAP獲得K*n_frame個訓練好的UMAP；將所有特征向量輸入每一訓練好的UMAP獲得n_frame個形狀（n_umap_dim，1）特征向量并拼接成形狀（n_frame,n_umap_dim*K）特征矩陣；均值歸一化后經Transformer模型獲得分類結果；其通過K種UMAP去除特征中冗余信息，提高精度。

本發明授權基于UMAP的Transformer模型檢測電機的方法在權利要求書中公布了：1.一種基于UMAP的Transformer模型檢測電機的方法，其特征在于：包括如下步驟，步驟S1：電機的時域信號經過特征提取獲得形狀為（n_frame,n_mfcc）的特征矩陣，所述時域信號為聲音信號的時域信號或者振動信號的時域信號；步驟S2：UMAP特征壓縮，步驟S2包括步驟S201～步驟S204，步驟S201：設置K個n_neighbor參數獲得K個不同種類的UMAP；步驟S202：將步驟S1獲得的形狀為（n_frame,n_mfcc）的特征矩陣拆分獲得n_frame個形狀為（n_mfcc，1）的特征向量；步驟S203：將每個形狀為（n_mfcc，1）的特征向量分別獨立的輸入到每一UMAP，一種UMAP訓練獲得n_frame個訓練好的同種UMAP，K個不同種類的UMAP，共獲得K*n_frame個訓練好的UMAP；步驟S204：將n_frame個形狀為（n_mfcc，1）的特征向量輸入至每一訓練好的UMAP，每一訓練好的UMAP輸出獲得n_frame個形狀為（n_umap_dim，1）的特征向量，拼接n_frame個形狀為（n_umap_dim，1）的特征向量獲得形狀為（n_frame,n_umap_dim）的特征矩陣，K個不同種類的UMAP，共獲得K個形狀為（n_frame,n_umap_dim）的特征矩陣，拼接K個形狀為（n_frame,n_umap_dim）的特征矩陣獲得形狀為（n_frame,n_umap_dim*K）的特征矩陣；步驟S3：將步驟S2獲得的形狀為（n_frame,n_umap_dim*K）的特征矩陣均值歸一化后輸入到Transformer模型中，Transformer模型輸出獲得分類結果；還包括訓練過程，訓練過程：獲得訓練數據集，經步驟S1特征提取，獲得用于訓練的形狀為（n_frame,n_mfcc）的特征矩陣；經步驟S201、步驟S202和步驟S203獲得K種訓練好的UMAP，共獲得K*n_frame個訓練好的UMAP；經步驟S204獲得用于訓練的形狀為（n_frame,n_umap_dim*K）的特征矩陣；用步驟S204獲得用于訓練的形狀為（n_frame,n_umap_dim*K）的特征矩陣訓練歸一化模塊，獲得訓練好的歸一化模塊，用訓練好的歸一化模塊輸出的歸一化特征訓練Transformer模型，獲得訓練好的Transformer模型，即訓練好的基于K種UMAP的Transformer模型。

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