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龙图腾网恭喜红相股份有限公司申请的专利一种基于深度学习理论的设备故障声源定位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：CN114528979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202210141874.3，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于深度学习理论的设备故障声源定位方法是由田阳普;邓敏;周荣兴;洪鹏鹏;贺鹏设计研发完成，并于2022-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习理论的设备故障声源定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习理论的设备故障声源定位方法，包括如下步骤：通过麦克风阵列MEMS传感器进行声源信号采集，从而获取故障点的原始声源信号；对原始声源数据进行傅里叶变换和灰度处理，使其转换为STFT灰度图像，并将STFT灰度图像输入经过训练的声源位置神经网络模块，从而得到故障点的定位信息；将原始声源数据输入经过训练的声压强度神经网络模块，从而得到故障点的声压强度；结合故障点的定位信息和声压强度判断设备的故障情况。本发明基于原始声源数据的特性，创新性地采用相互独立的声源位置神经网络模块+声压强度神经网络模块的多任务学习网络构架，由此同时获取故障点的定位信息和声压强度，为设备故障情况的判断提供了双向支持。

本发明授权一种基于深度学习理论的设备故障声源定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习理论的设备故障声源定位方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、通过麦克风阵列MEMS传感器进行声源信号采集，从而获取故障点的原始声源信号；S2、对原始声源数据进行傅里叶变换和灰度处理，使其转换为STFT灰度图像，并将STFT灰度图像输入经过训练的声源位置神经网络模块，从而得到故障点的定位信息；所述声源位置神经网络模块为RepVGG-B0网络；S3、将原始声源数据输入经过训练的声压强度神经网络模块，从而得到故障点的声压强度；所述声压强度神经网络模块为浅层一维卷积神经网络，其包括3层一维卷积层和4层全连接层；在步骤S2和S3中，通过bp训练方法对所述声源位置神经网络模块和声压强度神经网络模块进行训练，首先计算输出的声源位置与实际声源位置的差值以及输出的声压强度与实际声压强度的差值，接着根据公式（2）计算代价函数，最后根据代价函数对声源位置神经网络模块和声压强度神经网络模块进行迭代修正； 式中：α表示平衡训练声源位置和声压强度的损失函数两者之间数量级的超参数；S4、结合故障点的定位信息和声压强度判断设备的故障情况。

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