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龙图腾网获悉中国五洲工程设计集团有限公司申请的专利无人AGV动力传动系统振动诊断监测方法、装置和设备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：CN121256541B 。

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：202511832238.5，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权无人AGV动力传动系统振动诊断监测方法、装置和设备是由马志伟;王付安;吴斯琪;李园;李明谦;孙琤设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人AGV动力传动系统振动诊断监测方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人AGV动力传动系统振动诊断监测方法、装置和设备，涉及设备状态监测技术领域；利用振动监测装置采集无人AGV的多个驱动传动部件的状态监测数据；利用基于密度的聚类算法对状态监测数据进行工况识别和噪声滤除，以将噪声和正常工况外的其他工况数据滤除，得到正常工况数据；对正常工况数据进行特征提取，将提取到的多维度特征数据输入至高斯混合模型得到故障等级预警结果，将多维度特征数据输入至基于卷积神经网络的故障诊断模型得到无人AGV故障类型诊断结果，将这些结果进行可视化展示。本发明能够准确捕捉微弱且瞬变的故障特征，实现精准故障分级预警和故障诊断，提升无人AGV运行可靠性和运行效率。

本发明授权无人AGV动力传动系统振动诊断监测方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种无人AGV动力传动系统振动诊断监测方法，其特征在于，包括： 利用振动监测装置采集无人AGV的多个驱动传动部件的状态监测数据； 利用基于密度的聚类算法对所述状态监测数据进行工况识别和噪声滤除，以将噪声和正常工况外的其他工况数据滤除，得到无人AGV正常行驶工况下对应的正常工况数据； 对所述正常工况数据进行特征提取，得到多维度特征数据； 将所述多维度特征数据输入至训练好的高斯混合模型进行分级故障预警，得到故障等级预警结果； 将所述多维度特征数据输入至训练好的基于卷积神经网络的故障诊断模型进行故障诊断，得到无人AGV故障类型诊断结果； 将所述故障等级预警结果和所述无人AGV故障类型诊断结果发送到车载控制系统和或上位机，进行可视化展示； 其中，所述多维度特征数据包括振动加速度特征、速度特征、频谱特征、功率谱密度函数特征、中心频率特征、频率标准差特征、频域极大值能量特征、解调谱特征、本征模态分量特征、最优时频表示特征；所述对所述正常工况数据进行特征提取，得到多维度特征数据，包括： 基于所述正常工况数据提取振动加速度特征、速度特征、所述频谱特征和所述功率谱密度函数特征； 对所述正常工况数据进行解调分析提取所述解调谱特征； 基于所述正常工况数据并利用变分模态分解算法提取所述本征模态分量特征，其中，惩罚因子的设定范围为1000~4000，模态数的设定范围为4~7的整数，噪声容忍度的设定范围为0.001~0.05； 基于所述正常工况数据并利用熵匹配同步挤压变换算法提取所述最优时频表示特征，其中，所述熵匹配同步挤压变换算法中采用db4小波基进行连续小波变换，并使用梯度下降法优化挤压参数以使熵最小化，得到所述最优时频表示特征。

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