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龙图腾网恭喜南京航空航天大学;中国航发四川燃气涡轮研究院申请的专利一种基于多通道自校准卷积神经网络的齿轮箱智能故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114818774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210254062.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于多通道自校准卷积神经网络的齿轮箱智能故障诊断方法是由李舜酩;王艳丰;张名武;龚思琪;滕光蓉设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多通道自校准卷积神经网络的齿轮箱智能故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多通道自校准卷积神经网络的齿轮箱智能故障诊断方法，包括：格拉米角场数据增维，将多个传感器的一维振动信号转换为二维数据，并转换成灰度图像作为输入，建立数据集，并划分为训练集和测试集。构建自校准卷积神经网络，提取数据特征。设置融合层，将自校准卷积神经网络的输出转换为一维数据，融合特征信息。设置全连接层，将分布式特征映射到样本标记空间。构建Softmax特征分类器对提取的特征进行分类。利用训练集让网络进行学习，利用测试集对训练好的网络进行测试，实现齿轮箱的故障诊断。本发明提出的自校准卷积神经网络模型结合了信息融合方法，可对同一转速工况下的齿轮箱单一故障进行有效诊断。

本发明授权一种基于多通道自校准卷积神经网络的齿轮箱智能故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多通道自校准卷积神经网络的齿轮箱智能故障诊断方法，其特征在于，所述的齿轮箱上固定有多个三向接触式加速度传感器，分别测量电机在某一恒定转速下输入轴、中间轴和输出轴的y方向和z方向的振动信号；使用振动与噪声测试系统与各传感器相连接，来获取传感器测得振动信号的数值；所述方法包括以下步骤：步骤1，对每个传感器的原始振动信号进行格拉米角场数据增维：将一维序列数据缩放，再从直角坐标系统转换到极坐标系统，然后通过考虑不同点之间的角度和，以便识别不同时间点的时间相关性；将二维矩阵数据转换成灰度图，建立数据集，并划分训练集和测试集；步骤2，建立自校准卷积模块，构建自校准卷积神经网络，提取数据特征：将输入特征F均匀地分为两个部分{F1,F2}，然后每个部分分别送入到一个特殊的路径中，用于关注不同类型的特征信息；在第一个路径中，利用不同的卷积操作{Conv1,Conv2,Conv3}对F1执行自校准操作，得到F1'；在第二个路径中，利用卷积操作Conv4执行简单的卷积运算得到F2'，保持原始空间特征信息；经过Concate连接操作将{F1'，F2'}连接在一起作为输出；步骤3，设置融合层，按照一定权重融合自校准卷积模块提取的特征信息：将自校准卷积模块的输出转化为一维数据；所述的一定权重，是指每个权重值都是0到1之间的数且权重之和为1；步骤4，设置全连接层：将分布式特征映射到样本标记空间；步骤5，构建Softmax特征分类器对提取的特征进行分类：将输入矢量从N维空间映射到类别，结果以概率的形式给出；步骤6，训练并测试网络模型：利用训练集让网络进行学习，利用测试集对训练好的网络进行测试，实现齿轮箱的故障诊断。

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