一种基于多任务特征共享神经网络的智能故障诊断方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910486472.5

申请日：

2019-06-05

公开(公告)号：

CN110361176A

公开(公告)日：

2019-10-22

发明(设计)人：

李巍华王震黄如意

申请人：

申请人地址：

510640 广东省广州市天河区五山路381号

IPC主分类号：

G01M1300

IPC分类号：

G01M1304 G01M13045 G06N304

代理机构：

广州粤高专利商标代理有限公司 44102

代理人：

何淑珍;黄海波

法律状态：

公开

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
2019-10-22	公开	公开
2021-11-19	授权	授权
2019-11-15	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G01M 13/00 申请日:20190605

共 50 条

[1]

基于多任务图神经网络的智能故障诊断与寿命预测方法 [P].

李巍华 ;

许维冬 ;

何敬科 ;

陈祝云 ;

温楷儒 ;

蓝昊 ;

贺毅 .

中国专利 :CN117951494A ,2024-04-30

[2]

基于多任务图神经网络的智能故障诊断与寿命预测方法 [P].

李巍华 ;

许维冬 ;

何敬科 ;

陈祝云 ;

温楷儒 ;

蓝昊 ;

贺毅 .

中国专利 :CN117951494B ,2025-10-10

[3]

一种基于循环神经网络的智能故障诊断方法 [P].

李舜酩 ;

朱彦祺 ;

王云琦 .

中国专利 :CN108960077A ,2018-12-07

[4]

一种基于图神经网络的半监督滚动轴承故障诊断方法 [P].

冯静 ;

熊东尧 ;

徐晓滨 ;

马枫 ;

孙杰 ;

侯平智 .

中国专利 :CN112651167A ,2021-04-13

[5]

一种基于松鼠算法优化神经网络的轴承故障诊断方法 [P].

李安昊 ;

程哲 ;

罗奕 ;

徐浩天 ;

殷豪 ;

曾勃乔 ;

林高伟 ;

梁宇 ;

王法俊 .

中国专利 :CN115597867A ,2023-01-13

[6]

基于深度解耦卷积神经网络的复合故障诊断方法及装置 [P].

李巍华 ;

黄如意 ;

刘龙灿 .

中国专利 :CN109655259A ,2019-04-19

[7]

一种改进多任务卷积神经网络的斜齿轮箱故障诊断方法 [P].

熊炘 ;

张珈硕 ;

郑少帅 .

中国专利 :CN113268826B ,2021-08-17

[8]

基于多输入神经网络的智能故障诊断方法 [P].

罗军舟 ;

卢欣 ;

刘海 ;

熊润群 ;

单冯 ;

陈亭安 .

中国专利 :CN119557763A ,2025-03-04

[9]

基于神经网络与特征频段的齿轮箱自动化故障诊断方法 [P].

肖湘平 ;

陈立立 ;

祝帆 ;

赵家琦 .

中国专利 :CN110836770A ,2020-02-25

[10]

一种图神经网络故障诊断方法、装置和存储介质 [P].

吴百礼 ;

李巍华 ;

赵荣超 ;

陈祝云 ;

贺毅 .

中国专利 :CN116502175B ,2025-12-16

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