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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京郵電大學(xué)申請的專利一種基于改進(jìn)麻雀搜索算法的軸承故障檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116380460B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310352691.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01M13/04；該發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)麻雀搜索算法的軸承故障檢測方法是由檀健;韓斌彬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-04-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于改進(jìn)麻雀搜索算法的軸承故障檢測方法在說明書摘要公布了：一種基于改進(jìn)麻雀搜索算法的軸承故障檢測方法，在種群初始化階段引入了一個改進(jìn)的Chebyshev混沌映射來增加種群的多樣性，提高麻雀個體的遍歷性，使得種群可以盡可能均勻分布搜索空間，達(dá)到更好的種群初始化效果；增加一種慣性權(quán)值來改善發(fā)現(xiàn)者的更新位置，以減小過早陷入局部最優(yōu)的概率；提出一種自適應(yīng)的選擇變異策略，為麻雀在陷入局部最優(yōu)時(shí)能夠跳出，避免了現(xiàn)有技術(shù)容易出現(xiàn)的陷入局部最優(yōu)解的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)麻雀搜索算法的軸承故障檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進(jìn)麻雀搜索算法的軸承故障檢測方法，其特征在于：所述方法包括如下步驟： 步驟1，采集軸承數(shù)據(jù)，通過選取其中的特征和類別來進(jìn)行軸承運(yùn)行故障識別；按7：3的比例劃分好數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集和測試集，分別為Data_train和Data_test； 步驟2，選取經(jīng)典的SVM算法實(shí)現(xiàn)軸承運(yùn)行故障識別，對SVM算法中的懲罰參數(shù)C值和核函數(shù)參數(shù)σ兩個參數(shù)，通過后續(xù)步驟進(jìn)行優(yōu)化； 步驟3，設(shè)定麻雀搜索算法的參數(shù)，并利用非線性項(xiàng)改進(jìn)后的Chebyshev公式進(jìn)行麻雀種群的初始化，并將Chebyshev混沌映射產(chǎn)生序列值代入種群初始化中； 步驟4，將初值群落帶入到SVM的參數(shù)中，將分類的準(zhǔn)確度Accuracy作為適應(yīng)度值fitness，并按照從大到小排序； 步驟5，優(yōu)化算法在發(fā)現(xiàn)食物階段的搜索方式，加入一個慣性權(quán)值來進(jìn)行調(diào)節(jié)，根據(jù)慣性權(quán)值來更新發(fā)現(xiàn)者的位置； 步驟6，發(fā)現(xiàn)者在尋找到下一個位置后，依據(jù)步驟5中加入慣性權(quán)值后，更新SVM的兩個參數(shù)，重新計(jì)算分類的準(zhǔn)確度即適應(yīng)度值；將該群落的適應(yīng)度最差的位置記為Xworst； 步驟7，設(shè)計(jì)一個自適應(yīng)的選擇變異策略以及進(jìn)行該策略需要滿足的兩個條件；兩個條件為自適應(yīng)線性變化值小于隨機(jī)數(shù)和迭代后最優(yōu)適應(yīng)度未變化；自適應(yīng)的選擇變異策略包括高斯分布擾動和柯西變異兩部分； 步驟7中，對于策略需滿足條件，第一個為，首先定義一個自適應(yīng)線性變化的值如果隨機(jī)數(shù)rC，則認(rèn)定符合變異的條件；第二個為，經(jīng)過兩次迭代后，最優(yōu)適應(yīng)度都未能發(fā)生變化，則認(rèn)定已經(jīng)陷入到了局部最優(yōu)，需要進(jìn)行變異； 步驟8，不斷重復(fù)步驟3～步驟7，直至達(dá)到SVM中的準(zhǔn)確度Accuracy最大的迭代次數(shù)為止； 步驟9，得到最優(yōu)適應(yīng)度值，也就是最高的準(zhǔn)確度Accuracy；記錄此時(shí)SVM算法中的懲罰參數(shù)C值和核函數(shù)參數(shù)兩個參數(shù)的值并保存，后續(xù)軸承故障檢測中，調(diào)用該保存參數(shù)下的SVM算法進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的故障檢測結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京郵電大學(xué)，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區(qū)文苑路9號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。