基于多特征融合和改进ShuffleNetV2的船舶变转速轴承故障诊断方法

本发明请求保护一种基于多特征融合和改进ShuffleNetV2的船舶变转速轴承故障诊断方法，其包括以下步骤：首先，通过对原始轴承振动信号进行CEEMD降噪处理，以降低信号冗余信息；基于降噪信号，进行角域重采样来获取角域信号；采用希尔伯特变换对角域信号进行处理来获取包络谱信号，将降噪信号、角域信号和包络谱信号融合成R‑G‑B彩色图像，以降低信号冗余信息，提升故障特征。然后，在ShuffleNetV2中加入SE注意力模块，并将ReLU激活函数替换为H‑Swish激活函数，以此来提升目标检测中的准确率同时避免神经元“坏死”现象。最后将处理好的信号输入到改进的ShuffleNetV2中实现故障诊断识别。

《基于多特征融合和改进ShuffleNetV2的船舶变转速轴承故障诊断方法》是一发明专利，专利号为 2022115507780，当前法律状态为已下证，由重庆邮电大学提出申请，发明人为罗志勇;谭鸿恺;董鑫，申请日期为2022-12-05，公开（公告）日期为2025-05-27，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/24 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：船舶检测，船舶动力系统、船舶故障监测、航运运维。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明请求保护一种基于多特征融合和改进ShuffleNetV2的船舶变转速轴承故障诊断方法，其包括以下步骤：首先，通过对原始轴承振动信号进行CEEMD降噪处理，以降低信号冗余信息；基于降噪信号，进行角域重采样来获取角域信号；采用希尔伯特变换对角域信号进行处理来获取包络谱信号，将降噪信号、角域信号和包络谱信号融合成R‑G‑B彩色图像，以降低信号冗余信息，提升故障特征。然后，在ShuffleNetV2中加入SE注意力模块，并将ReLU激活函数替换为H‑Swish激活函数，以此来提升目标检测中的准确率同时避免神经元“坏死”现象。最后将处理好的信号输入到改进的ShuffleNetV2中实现故障诊断识别。

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