山东科技大学所持滚动轴承故障诊断方法、系统、计算机设备以及存储介质专利权转让
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项目名称 | 山东科技大学所持滚动轴承故障诊断方法、系统、计算机设备以及存储介质专利权转让 | 项目编号 | TAQT2457260 |
转让底价 | 2 万元 | 转让方 | 山东科技大学 |
保证金 | 0万元 | 保证金支付方式 | 银行转账 |
挂牌时间 | 2024-10-29 至 2024-11-04 |
一、项目介绍
技术项目信息登记表(供给方)
技术项目名称 | 山东科技大学所持滚动轴承故障诊断方法、系统、计算机设备以及存储介质专利权转让 | ||
行业分类 | 其他|其他 | ||
战略性新兴产业分类 | 其他 | ||
权属人所属地域 | 山东省青岛市黄岛区 | ||
十强产业领域 | 其他 | ||
项目权属(个人或单位名称) | 山东科技大学 | ||
专利情况 | 有 | ||
转让底价 | 2 万元 | ||
合作方式 | 成果转让 |
项目简介 | 1.专利介绍:滚动轴承故障诊断方法、系统、计算机设备以及存储介质 专利申请日:2023.02.16 授权公告日:2023.05.16 专利权期限:20年 介绍:本发明属于滚动轴承故障诊断技术领域,公开了一种滚动轴承故障诊断方法、系统、计算机设备以及存储介质。本发明针对变分模态分解的参数设置中存在人为主观性的问题,采用鲸鱼优化算法选取变分模态分解的参数组合,同时针对鲸鱼优化算法收敛速度慢、收敛精度低等问题提出一种改进后的鲸鱼优化算法,对变分模态分解参数组合进行寻优,提升了变分模态分解的分解效率;其次设计了一种融合多域指标的振动信号特征提取方法,利用拉普拉斯分值法筛除噪声和冗余特征,得到敏感性更好且稳定性较高的低维特征子集;最后提出一种基于樽海鞘群优化算法改进最小二乘支持向量机的滚动轴承故障诊断模型,提升了滚动轴承故障的识别效率以及识别精度。 2.截至挂牌日,已取得专利证书。 | ||||||||||
市场前景分析 | |||||||||||
与同类成果相比优势分析 | |||||||||||
专利明细 | |||||||||||
序号 | 名称 | 申请号 | 类别 | 申请日 | 授权日 |
1 | 滚动轴承故障诊断方法、系统、计算机设备以及存储介质 | CN202310119481.7 | 发明 | 2023-02-16 | 2023-05-16 |
获得资助情况(国家计划课题等) | -- | ||
项目开发阶段 | -- | ||
样品情况 | 无 | 样品类型 | -- |
信息有效期 | -- 至 -- |
三、披露信息
价款支付方式 | 银行转账 | ||
受让方资格条件 | 1、意向受让方须为依法设立的企业法人、其他经济组织或具有完全民事行为能力的自然人。 2、意向受让方须具有良好财务状况、支付能力。 3、本项目不接受联合体受让。 |
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重大事项及其他披露内容 | 1.专利介绍:滚动轴承故障诊断方法、系统、计算机设备以及存储介质 专利申请日:2023.02.16 授权公告日:2023.05.16 专利权期限:20年 介绍:本发明属于滚动轴承故障诊断技术领域,公开了一种滚动轴承故障诊断方法、系统、计算机设备以及存储介质。本发明针对变分模态分解的参数设置中存在人为主观性的问题,采用鲸鱼优化算法选取变分模态分解的参数组合,同时针对鲸鱼优化算法收敛速度慢、收敛精度低等问题提出一种改进后的鲸鱼优化算法,对变分模态分解参数组合进行寻优,提升了变分模态分解的分解效率;其次设计了一种融合多域指标的振动信号特征提取方法,利用拉普拉斯分值法筛除噪声和冗余特征,得到敏感性更好且稳定性较高的低维特征子集;最后提出一种基于樽海鞘群优化算法改进最小二乘支持向量机的滚动轴承故障诊断模型,提升了滚动轴承故障的识别效率以及识别精度。 2.截至挂牌日,已取得专利证书。 |
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与转让相关的其他条件 | 意向受让方须承诺,在递交受让申请并交纳交易保证金后,即表明理解并接受本次资产转让的所有内容及程序,完全了解与认可转让标的状况以及存在的瑕疵等一切内容,并自行承担受让转让标的所带来的一切风险和后果;成为最终受让方后不得以不了解转让标的为由退还转让标的,否则将视为违约;非因转让方原因所引发的风险因素,由受让方自行承担。 意向受让方须承诺,在收到《挂牌结果通知单》之日起5个工作日内与转让方签署《技术转让合同书》,并于签订《技术转让合同书》之日起5个工作日内支付应付交易价款至转让方指定账户(交易价款无息结算),交易费用支付至中心指定账户(如本项目公告对以上办理时间有不同约定的,从其约定)。协议成交不收取交易费用,若产生竞价,收取竞价佣金。 |