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龍圖騰網獲悉北京博數智源人工智能科技有限公司申請的專利基于特征融合的風機齒輪箱動態集成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：CN120579151B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202511080573.4，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權基于特征融合的風機齒輪箱動態集成故障檢測方法及系統是由彭雨軒;王龍;劉志勇;石聞濤;郭玉華;周文研;高麗媛設計研發完成，并于2025-08-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于特征融合的風機齒輪箱動態集成故障檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本申請提供了基于特征融合的風機齒輪箱動態集成故障檢測方法及系統，涉及數據處理技術領域，該方法包括：得到各個初步特征集；對所述各個初步特征集進行特征與特征、特征?故障非線性關系量化，得到各個初篩特征集；分析各個初篩特征集中每個特征的貢獻度，執行特征精篩，生成各個精篩特征集；調用多代理集成故障檢測系統，基于所述各個精篩特征集執行自底向上的多層代理信息共享和協同決策，生成風機齒輪箱故障檢測信息。通過本申請解決了現有技術中由于缺乏對特征的深度挖掘，且依賴單機診斷系統，導致故障檢測準確性不高的技術問題，通過構建多代理集成故障檢測系統，顯著降低誤報率、漏報率，達到提升故障檢測準確性的技術效果。

本發明授權基于特征融合的風機齒輪箱動態集成故障檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于特征融合的風機齒輪箱動態集成故障檢測方法，其特征在于，包括： 采集風機齒輪箱各個部位的振動數據集并進行噪聲分離處理，通過多維深度特征提取引擎對處理后的數據進行多維深度特征提取，得到各個初步特征集，其中，所述多維深度特征提取引擎包括時頻域特征增強層、深度特征挖掘層和動態優化機制，所述時頻域特征增強層通過引入HHT邊際譜熵與自適應小波包能量熵的復合信息熵機制進行時頻域特征增強；所述深度特征挖掘層為基于雙通道一維卷積神經網絡的并行架構，雙通道一維卷積神經網絡包括原始波形卷積通道、差分信號卷積通道和特征融合注意力機制；所述動態優化機制包括基于峭度因子的自適應小波基函數切換策略與基于互信息準則的特征維度壓縮策略； 調用最大信息系數初篩機制對所述各個初步特征集進行特征與特征、特征-故障非線性關系量化，篩選得到各個初篩特征集； 基于SHAP值分析各個初篩特征集中每個特征的貢獻度，構建特征重要性圖譜，執行特征精篩，生成各個精篩特征集； 調用多代理集成故障檢測系統，基于所述各個精篩特征集執行自底向上的多層代理信息共享和協同決策，生成風機齒輪箱故障檢測信息。

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北京博數智源人工智能科技有限公司，其通訊地址為：100007 北京市東城區東四十條22號南新倉商務大廈A1705室；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”。