一种基于一维残差神经网络的风机叶片结冰故障诊断方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010802820.8

申请日：

2020-08-11

公开(公告)号：

CN111931851A

公开(公告)日：

2020-11-13

发明(设计)人：

杨莹沈学利秦鑫宇项海菊

申请人：

申请人地址：

123000 辽宁省阜新市细河区中华路47号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06N304 G06N308 G06N2020

代理机构：

北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017

代理人：

韩登营;张丽萍

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2020-12-01	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20200811
2020-11-13	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于一维残差神经网络的风机叶片结冰故障诊断方法 [P].

杨莹 ;

沈学利 ;

秦鑫宇 ;

项海菊 .

中国专利 :CN111931851B ,2024-08-02

[2]

基于深度神经网络的风机叶片早期结冰故障检测方法 [P].

朱玉婷 ;

于海阳 ;

杨震 .

中国专利 :CN111144499A ,2020-05-12

[3]

基于EMD和残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法 [P].

夏筱筠 ;

孙鑫 ;

孙维堂 ;

聂菲 ;

陆洋 ;

贾欢 .

中国专利 :CN111351665B ,2020-06-30

[4]

一种基于残差神经网络的高速列车转向架故障诊断方法 [P].

董宏辉 ;

满洁 ;

贾利民 ;

秦勇 .

中国专利 :CN115545101A ,2022-12-30

[5]

一种基于残差神经网络的抽油机井故障诊断方法及系统 [P].

檀朝东 ;

陈培堯 ;

冯钢 ;

檀竹南 .

中国专利 :CN112949196A ,2021-06-11

[6]

基于一维深度残差卷积神经网络的旋转机械故障诊断方法 [P].

刘志亮 ;

彭丹丹 ;

王欢 .

中国专利 :CN109299705B ,2019-02-01

[7]

一种融合图域编码与残差神经网络的风机故障诊断方法 [P].

邵凯旋 ;

刘慧 .

中国专利 :CN115753036B ,2025-11-25

[8]

一种基于自适应残差神经网络的风力涡轮机故障诊断方法 [P].

赵延南 ;

胡俊 ;

冯泳 ;

张伟 ;

庄可佳 ;

余建峰 ;

邹立 ;

支峰 ;

张蔚 ;

张涛 ;

付豫民 .

中国专利 :CN114548190A ,2022-05-27

[9]

基于一维卷积神经网络的轴承故障诊断方法 [P].

陈志成 ;

张真诚 ;

李黎 .

中国专利 :CN113052062A ,2021-06-29

[10]

一种基于神经网络的风机叶片故障检测方法及系统 [P].

卜令国 ;

王欣怡 .

中国专利 :CN121122316A ,2025-12-12

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