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龙图腾网恭喜云南大学申请的专利基于轻量卷积神经网络的工业过程振荡检测方法及系统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：CN117892130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202410061854.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于轻量卷积神经网络的工业过程振荡检测方法及系统是由郎恂;王涛;吴建德;郎煜民;李鹏;艾明曦;张榆锋设计研发完成，并于2024-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量卷积神经网络的工业过程振荡检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于轻量卷积神经网络的工业过程振荡检测方法及系统，属于振荡检测领域，方法包括：确定工业数据仿真变量并生成仿真时间序列，以构建仿真数据集；根据仿真数据集对轻量卷积神经网络进行训练，得到振荡检测模型；轻量卷积神经网络包括依次连接的输入层、第一卷积层、第一最大池化层、第二卷积层、第二最大池化层、第三卷积层、第四卷积层、第三最大池化层、第五卷积层、第六卷积层、第四最大池化层、全局平均池化层及全连接层；采用振荡检测模型确定待检测工业数据对应的工业过程的振荡类别。本发明可以有效处理噪声序列、多重振荡、间歇振荡、时变振荡和非平稳性特征，并提高了振荡检测的准确性及效率。

本发明授权基于轻量卷积神经网络的工业过程振荡检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量卷积神经网络的工业过程振荡检测方法，其特征在于，所述基于轻量卷积神经网络的工业过程振荡检测方法包括：确定工业数据仿真变量；所述工业数据仿真变量包括信号长度、噪声方差、扰动幅度、振荡概率、周期数、波形、平滑因子、振荡时变概率及频率改变因子；基于所述工业数据仿真变量生成仿真时间序列，以构建仿真数据集；所述仿真数据集中包括多个仿真时间序列及每个仿真时间序列的振荡类别；所述振荡类别为非振荡类、规则振荡类或不规则振荡类；基于所述工业数据仿真变量生成仿真时间序列，具体包括：根据所述信号长度及所述噪声方差，生成两条零均值高斯白噪声，分别为初步噪声数据及初步扰动数据；将所述初步扰动数据作为预先构建的第一滤波器的输入，以对所述初步扰动数据进行平滑处理，得到平滑扰动数据；根据所述平滑扰动数据及所述扰动幅度，确定最终扰动数据；根据所述信号长度及所述周期数，确定非变频振荡数据的频率；根据所述非变频振荡数据的频率及所述频率改变因子，确定变频振荡数据的频率；若所述振荡概率及所述振荡时变概率均为1，则根据所述波形及所述变频振荡数据的频率，确定初步振荡数据；根据所述平滑因子构建第二滤波器，将所述初步振荡数据作为所述第二滤波器的输入，以对所述初步振荡数据进行平滑处理，得到平滑振荡数据；对所述平滑振荡数据进行幅值归一化处理，得到归一化振荡数据；根据所述初步噪声数据、所述最终扰动数据及所述归一化振荡数据，确定仿真时间序列；若所述振荡概率为1，且所述振荡时变概率为0，则根据所述波形及所述非变频振荡数据的频率，确定初步振荡数据；根据所述平滑因子构建第二滤波器，将所述初步振荡数据作为所述第二滤波器的输入，以对所述初步振荡数据进行平滑处理，得到平滑振荡数据；对所述平滑振荡数据进行幅值归一化处理，得到归一化振荡数据；根据所述初步噪声数据、所述最终扰动数据及所述归一化振荡数据，确定仿真时间序列；若所述振荡概率为0，则根据所述初步噪声数据及所述最终扰动数据，确定仿真时间序列；根据所述仿真数据集对轻量卷积神经网络进行训练，得到振荡检测模型；所述轻量卷积神经网络包括依次连接的输入层、第一卷积层、第一最大池化层、第二卷积层、第二最大池化层、第三卷积层、第四卷积层、第三最大池化层、第五卷积层、第六卷积层、第四最大池化层、全局平均池化层及全连接层；根据待检测工业数据，采用所述振荡检测模型，确定所述待检测工业数据对应的工业过程的振荡类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人云南大学，其通讯地址为：650091 云南省昆明市翠湖北路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。