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龍圖騰網獲悉溫州大學申請的專利一種羅茨式壓縮機的自適應故障診斷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：CN115526209B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202211297701.7，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種羅茨式壓縮機的自適應故障診斷方法及系統是由廖湘渝;司澤田;向家偉;郭建春;丁張成設計研發完成，并于2022-10-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種羅茨式壓縮機的自適應故障診斷方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種羅茨式壓縮機的自適應故障診斷方法，包括獲取羅茨式壓縮機上所傳遞過來的待測振動信號；對待測振動信號進行消噪以及變換處理；將處理后的待測振動信號導入已訓練好的羅茨式壓縮機故障診斷模型中，得到相應的診斷結果；其中，羅茨式壓縮機故障診斷模型是基于注意力域自適應網絡構建出來的，且該模型是通過故障類別完整的原域樣本和故障類別不完整的目標域樣本同時輸入進行訓練得到的，原域樣本和目標域樣本分別來自于羅茨式壓縮機不同工況下的振動信號。實施本發明，能夠解決現有基于遷移學習的方法因訓練樣本類別缺失所帶來的診斷結果有誤的問題，提高了診斷精度。

本發明授權一種羅茨式壓縮機的自適應故障診斷方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種羅茨式壓縮機的自適應故障診斷方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 獲取羅茨式壓縮機上所傳遞過來的待測振動信號； 基于預設的自適應辛幾何模態分解算法與預設的小波散射變換法，對所述待測振動信號進行消噪以及變換處理； 將消噪以及變換處理后的待測振動信號導入已訓練好的羅茨式壓縮機故障診斷模型中，得到所述待測振動信號的診斷結果；其中，所述診斷結果為正常、軸承內圈故障、軸承外圈故障、軸承滾動體故障、齒輪故障以及葉輪故障之其中一種；所述羅茨式壓縮機故障診斷模型是基于注意力域自適應網絡構建出來的，并通過故障類別完整的原域樣本和故障類別不完整的目標域樣本同時輸入進行訓練得到的；所述原域樣本是由羅茨式壓縮機A工況下有標簽且故障類別完整的多個振動信號經所述自適應辛幾何模態分解算法與所述小波散射變換法進行消噪以及變換處理后所形成的；所述目標域樣本是由羅茨式壓縮機B工況下有標簽但故障類別不完整的多個振動信號經所述自適應辛幾何模態分解算法與所述小波散射變換法進行消噪以及變換處理后所形成的； 所述自適應辛幾何模態分解算法的執行步驟如下： 第一步、假設當前待消噪的振動信號為a={a 1,a 2,···,a n }；其中，n表示為信號a的長度； 那么，定義信號a的軌跡矩陣A，如下式（1）所示： （1）； 其中，k表示為嵌入維度；嵌入維度k是通過計算信號a的功率譜密度并估計最大峰值的頻率得到的；其中，若歸一化頻率小于給定閾值，則k=n3，否則，k=1.2×f s f max ；f s 表示為采樣頻率，f max 表示為信號a的功率譜密度的最大峰值的頻率；τ表示為延遲時間；m=n-k-1τ； 第二步、根據公式（2），構建哈密頓矩陣B： （2）； 其中，C=A T A； 第三步、令D=B 2 ，根據哈密頓矩陣的定義，D和B都是哈密頓矩陣，然后構造一個辛正交矩陣E，如下式（3）所示： （3）； 其中，矩陣E表示為具有辛矩陣性質的正交辛矩陣；F表示為上三角矩陣，且上三角矩陣F的特征值表示為λ i i=1,2,···,k；f ij =0ij+1； 第四步、若矩陣C是實對稱矩陣，那么C的特征值等于上三角矩陣F的特征值；由哈密頓矩陣性質可知，C的特征值為β i =i=1,2,···,k，矩陣C的特征值表示為β 1β 2···β k ； 令P i i=1,2,···,k為矩陣C的特征向量，令P i i=1,2,···,k為矩陣C的特征向量，以及令S i =P i T A T 且Z i =P i S i ，那么初始重建軌跡矩陣Z定義如下： （4）； 第五步、由于初始重構軌跡矩陣Z為m×k矩陣，因此需要通過對角平均將其轉化為長度為n的k個初始辛幾何分量Y i i=1,2,···,k： 任意Z的元素定義為z ij ，其中，1≤i≤k，1≤j≤m，k *=minm,k，m *=maxm,k，n=m+k-1τ； 如果mk，令z ij *=z ij ；否則，令z ij *=z ji ；因此，對角線平均的過程如下式（5）所示： （5）； 通過處理初始重建軌跡矩陣Z，得到k個初始辛幾何分量Y i y 1,y 2 ,···,y n ，如下式（6）所示： （6）； 第六步、計算初始辛幾何分量Y i 的循環峰度熵，得到CKE 1 ,CKE 2 ,···,CKE k ，并構造權重函數，通過下式（7）計算每個初始辛幾何分量Y i 對應的權重值L i ； （7）； 其中，CKE mean 表示為CKE的平均值；i=1,2,···,k； 第七步、最終的降噪信號M通過下式（8）得到： （8）； 所述小波散射變換法的執行步驟為，將所得到的降噪信號M輸入到小波散射變換中，通過預設的一階小波散射變換和預設的二階小波散射變換進行兩層級聯運算，以獲得二階小波散射系數； 其中，所述一階小波散射變換表示為，通過對其中輸入的降噪信號M進行一階小波變換，得到一階小波散射系數，并通過公式，計算所得一階小波散射系數的模量，且進一步利用小波的下一層對U 1X 進行分解，進行模運算后計算局部平均值；表示為卷積運算；表示為小波函數，其對應為一個低通濾波器； 其中，所述二階小波散射變換表示為，通過對所述一階小波散射變換運算所得的一階小波散射系數的模量局部平均值進行二階小波變換，得到二階小波散射系數。

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