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龙图腾网获悉上海大众动力总成有限公司申请的专利发动机声-振多信息融合诊断设备及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：CN115712853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211458590.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权发动机声-振多信息融合诊断设备及故障诊断方法是由蔡一晓;金晔琪;李晓琪设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本发动机声-振多信息融合诊断设备及故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种发动机声‑振多信息融合诊断设备及故障诊断方法，对故障发动机声学时域数据中干扰部分进行剥离；分别通过声‑振时域特征相关性，声学阶次数据与振动阶次数据三个层面，通过查表的方法将对故障特征进行快速分类与定位，从而快速确定发动机可能存在的故障形式；分别采用时域频域多层信号故障信息提取方法，更好地处理强周期性的异响噪声信号与非稳态信号，从而便于具有非稳态噪声特性的故障形式的识别工作。与现有发动机现场异响诊断方案相比，该方法具有良好的适应性，且通过对多维度信息结果的特征对比并进行相关性分析，该方法可以有效过滤测试过程中的外界干扰信号，并从更高维度的机理层面对异响来源进行定位。

本发明授权发动机声-振多信息融合诊断设备及故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种发动机声-振多信息融合诊断设备，其特征在于，包含声学测量模块、振动测量模块、数据采集模块、数据运算分析模块和交互显示模块； 声学测量模块和振动测量模块安装于发动机侧端机体上，现场采集发动机噪声信号和振动信号送数据采集模块； 数据采集模块采集声学测量模块、振动测量模块输出的实时发动机噪声信号和振动信号以及发动机转速传感器信号检测的实时转速信号，处理信号后送数据运算分析模块； 数据运算分析模块：根据数据采集模块送来的数据进行运算分析，输出故障类别和故障信息判定，送交互显示模块，与检测工作人员进行信息交互； 所述数据运算分析模块执行如下步骤： 1背景噪音测定：声学测量模块安装于发动机侧端机体上，发动机未启动的环境下，通过对背景噪声时域数据进行采集，随后通过时频域转换方法，将背景噪声时域数据转换为频域，并对其频域特征进行提取； 2发动机的声学时域数据提取：发电机启动，声学测量模块收集发动机的声学时域数据，并结合步骤1获取的背景噪声频域特征，运用滤波消噪算法获取有效发动机声学数据； 3发动机声-振信息预处理：通过输入的转速信号与发动机振动时域数据、发动机有效声学数据，通过自适应数据周期分段方法，对采集的发动机声-振时域信号进行周期性时域上的分段； 4多层数据特征提取：分别针对分段后的振动与声学时域信号，在时域与频域两个层次上对数据进行处理， 时域层数据处理：通过对比分析加速度与声学信号的峭度、裕度、波形与峰值信息，对与发动机机械系统无关非强周期性的信号进行分析； 频域层数据处理：结合发动机转速信号，分析振动与声学信号的阶次信息，对不同维度类别的声振信号区分； 5多维信号相关性分析与故障分类： 分别针对声学阶次数据、振动阶次数据与声-振时域特征相关性分析，通过查表法对故障类型进行分类； 6故障信息判定： 步骤5完成信号相关性分析与故障分类工作后，进入故障信息判定，其中，针对具有显著特征的故障形式采用预设故障阈值法进行故障判定；对于不具备显著特征的故障则采用基于大数据的人工智能自学习法进行故障信息判定； 所述频域层数据处理：通过发动机转速阶次相关的阶次频域特征，在不同维度上对不同的机械类故障产生的机械噪声与阀体类故障产生的流体噪声进行快速区分与分类；通过结合发动机转速信号，分析振动与声学信号的阶次信息，对能量集中的阶次和指定阶次的能量进行提取与排序，分析由于发动机曲轴、凸轮轴、轴承机械类零件所引入的振动与噪声； 所述步骤3采集的发动机声-振时域信号进行周期性时域上的分段，分段后的数据作为基于大数据的人工智能自学习法的训练输入数据； 其中，所述自适应数据周期分段方法中数据的时域分段间隔，通过所述发动机转速信号或所述发动机振动时域数据中的原始振动信号的时域周期特征进行判定，从而以最小周期对声-振信息进行数据处理；所述查表法通过声学能量阶次排序、振动能量阶次排序指标对可能的故障类型进行分类。

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