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龍圖騰網(wǎng)獲悉江南大學(xué)申請(qǐng)的專利一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械復(fù)合故障診斷方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120316630B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510817076.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2415；該發(fā)明授權(quán)一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械復(fù)合故障診斷方法及系統(tǒng)是由趙新維;李可;宿磊;李宇森;顧杰斐設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械復(fù)合故障診斷方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械復(fù)合故障診斷方法及系統(tǒng)，涉及機(jī)械信號(hào)處理與設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過采集滾動(dòng)軸承內(nèi)外圈故障信號(hào)，利用滑動(dòng)窗口濾波器定位諧振頻帶，計(jì)算模態(tài)優(yōu)化指標(biāo)篩選含故障特征的模態(tài)；借助包絡(luò)諧波積譜估計(jì)故障特征頻率，剔除未收斂子信號(hào)；基于改進(jìn)的稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)（SBL）分類模型結(jié)合變分貝葉斯推理（VBI）分離復(fù)合故障信號(hào)；最后通過包絡(luò)解調(diào)判斷故障類型。本發(fā)明解決了強(qiáng)噪聲干擾下復(fù)合故障特征難以分離、傳統(tǒng)方法依賴先驗(yàn)知識(shí)的問題，實(shí)現(xiàn)了高效準(zhǔn)確的旋轉(zhuǎn)機(jī)械復(fù)合故障診斷，抗噪性強(qiáng)。

本發(fā)明授權(quán)一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械復(fù)合故障診斷方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械復(fù)合故障診斷方法，其特征在于，包括： S1：采集滾動(dòng)軸承內(nèi)外圈故障信號(hào)，基于滑動(dòng)窗口濾波器定位故障信號(hào)諧振頻帶，分離出子信號(hào)集合，逐次計(jì)算各子信號(hào)的模態(tài)優(yōu)化指標(biāo)值，選取模態(tài)優(yōu)化指標(biāo)值最大的前四個(gè)子信號(hào)，并通過計(jì)算信號(hào)間相關(guān)系數(shù)剔除冗余分量，保留包含故障特征的模態(tài)；其中所述模態(tài)優(yōu)化指標(biāo)值由峭度、包絡(luò)譜峭度和互信息組成，其計(jì)算方式為： 其中 MIx1,x2＝Hx2-Hx2|x1； 式中，MOI為模態(tài)優(yōu)化指標(biāo)值；Kurt為峭度；ESK為包絡(luò)譜峭度；MI為互信息；xn為信號(hào)的時(shí)域序列；為時(shí)域信號(hào)的均值；N為信號(hào)長(zhǎng)度；n表示索引；Afn表示包絡(luò)譜在頻率fn處的幅值；為包絡(luò)譜的均值；Hx2為信號(hào)x2的熵值；Hx2|x1為信號(hào)x1已知時(shí)，信號(hào)x2的條件熵； S2：基于包絡(luò)解調(diào)估計(jì)諧振頻帶的故障特征頻率，利用包絡(luò)諧波積譜對(duì)剩余子信號(hào)進(jìn)行頻率估計(jì)，剔除未收斂的子信號(hào)，將剩余信號(hào)的包絡(luò)諧波積譜值作為故障特征頻率； S3：基于改進(jìn)的稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)分類模型對(duì)最優(yōu)子信號(hào)進(jìn)行分類，通過變分貝葉斯推理更新求解最大后驗(yàn)概率，實(shí)現(xiàn)復(fù)合故障信號(hào)的分離； S4：對(duì)分離后的信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)，根據(jù)是否存在軸承故障特征頻率判斷具體故障類型。

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