合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)刘少清获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)申请的专利一种多电机耦合振动智能诊断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：CN121723115B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610219886.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种多电机耦合振动智能诊断方法及系统是由刘少清;王孟旭;刘自结;郭和茹;肖炳甲;季振山设计研发完成，并于2026-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多电机耦合振动智能诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业设备预测性维护与故障诊断技术领域，尤其涉及一种多电机耦合振动智能诊断方法及系统。其技术方案包括以下步骤：基于采集的多电机正常运行状态下的振动数据及电机设备的物理参数，通过参数化故障仿真模块生成带有精确故障标签的耦合振动仿真数据集。本发明实现了诊断系统在无历史故障样本条件下的冷启动；利用深度强化学习智能体处理时空耦合信号，结合分层奖励机制，显著提升了解耦诊断精度与早期预警能力；通过在线自适应学习模块，系统可依据现场反馈实时微调，快速适配个体设备状态；仿真－模型进化模块则利用积累的真实数据持续优化仿真器与诊断模型，形成自我迭代的闭环。
本发明授权一种多电机耦合振动智能诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多电机耦合振动智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于采集的多电机正常运行状态下的振动数据及电机设备的物理参数，通过参数化故障仿真模块生成带有精确故障标签的耦合振动仿真数据集； 将耦合振动仿真数据集输入深度强化学习智能体模块进行预训练，深度强化学习智能体模块的状态输入为基于多通道振动信号构建的时序三维张量，奖励函数为复合奖励函数； 将真实运行环境中的多通道振动信号输入经预训练后的智能体模型进行实时诊断，输出诊断建议并接收维护人员基于诊断结果的反馈； 将反馈转化为即时奖励信号，采用在线策略优化算法对智能体模型的策略网络进行梯度更新； 利用累积的经反馈验证的真实数据－标签对，优化参数化故障仿真模块的模型参数，生成仿真数据集，并利用仿真数据集对智能体模型进行增量训练与迭代更新。
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