國電南瑞科技股份有限公司;南瑞軌道交通技術有限公司楊國彬獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉國電南瑞科技股份有限公司;南瑞軌道交通技術有限公司申請的專利一種基于多分類SVM信息感知的地鐵風機智能診斷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:CN115048953B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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:202210457657.5,技術領域涉及:G06F18/24;該發明授權一種基于多分類SVM信息感知的地鐵風機智能診斷方法是由楊國彬;李聰;朱祁;吳永城;李燕;張雅婷設計研發完成,并于2022-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于多分類SVM信息感知的地鐵風機智能診斷方法在說明書摘要公布了:本發明公開了一種基于多分類SVM信息感知的地鐵風機智能診斷方法,步驟如下:通過安裝于車站內風機上的振動傳感器收集振動信號;將振動信號通過傅里葉分析得到頻譜分析;依靠專家知識運用模糊方法將信號頻率進一步劃分提取頻率分布;利用生成的歷史數據對支持向量機模型進行訓練學習;利用支持向量機模型實時監控振動頻率信號。本發明所述的方法能夠對地鐵風機在線監測,迅速確認故障類型并提供報警,為維修人員提供維護、檢修的意見,一定程度上減少了軌道交通非計劃停機時間、增加了設備運行的安全性和經濟性和提高設備有效利用率。
本發明授權一種基于多分類SVM信息感知的地鐵風機智能診斷方法在權利要求書中公布了:1.一種基于多分類SVM信息感知的地鐵風機智能診斷方法,其特征在于,包括以下步驟: (1)通過安裝于車站內風機軸承上設置的振動傳感器提取振動信號; (2)將振動信號通過傅里葉分析得到頻譜分析,振動信號表示為: ; 其中,t代表時間,是復變函數; (3)運用模糊方法將信號頻率進一步劃分提取頻率分布,利用先驗的專家知識來處理數據,提取更準確的有效信息; 具體為: (3.1)根據現場經驗和理論分析,把頻譜分析的頻率模糊化處理,分為9個等級,分別為:0~0.39f,0.4~0,49f,0.5f,0.51~0.99f,1f,2f,3~5f,奇數倍f,5f; (3.2)對風機的常見故障進行診斷研究,常見故障包括質量不平衡、轉子不對中、軸向摩擦、軸裂紋、軸承座松動、軸承損壞、聯軸器損壞、間隙引起振動; (3.3)通過對風機常見故障的機理研究以及專家和現場經驗,通過信號分析以及模糊化處理,得出以上常見故障的特征向量; (4)利用生成的歷史數據對支持向量機模型進行訓練學習: 對于線性可分問題求解轉化為約束最優化問題的求解,輸入訓練樣本集: ; 其中,為m維輸入向量,為對應的樣本標簽,為樣本數,; 構造最優化問題: ; 其中,為超平面的超平面的法向量;b是超平面截距;C為懲罰因子;為松弛變量;進一步求解得到分類函數表達式: ; 對于非線性問題,通過引入核函數將其轉化為高維空間的線性可分問題,并保持轉化前后內積保持不變;核函數滿足: ; 其中,為映射函數,為內積; 最常用的核函數為高斯徑向基函數: ; 最終分類函數表達式轉化為: ; (5)利用支持向量機模型實時監控振動頻率信號。
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