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龍圖騰網獲悉北京航空航天大學申請的專利一種應用降噪自編碼器的面向系統的軸承故障預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119691914B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411581301.8，技術領域涉及：G06F30/17；該發明授權一種應用降噪自編碼器的面向系統的軸承故障預測方法是由劉艷芳;龔灝翔;左樹淼;李藝超;郎泳澤;徐向陽;王書翰;董鵬設計研發完成，并于2024-11-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種應用降噪自編碼器的面向系統的軸承故障預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種應用降噪自編碼器的面向系統的軸承故障預測方法，屬于軸承故障預測技術領域，解決了現有技術中未能考慮復雜的系統噪聲對軸承故障預測的影響的問題，包括：獲取待測傳動鏈的參數和工況信息，確定危險軸承作為目標軸承；對待測傳動鏈進行動力學仿真，獲取仿真結果數據作為模擬噪聲；進行部件級退化試驗，獲取退化過程中的振動信號作為試驗數據；對試驗數據及仿真結果數據進行信號混合，獲取含噪信號；構建和訓練降噪自編碼器模型，輸出去噪軸承振動數據；構建故障預測模型，將退化過程劃分為健康階段、緩慢退化階段和快速退化階段，將去噪軸承振動數據分別輸入該三個獨立模型，得到三個獨立模型中的最高精度模型的預測值。

本發明授權一種應用降噪自編碼器的面向系統的軸承故障預測方法在權利要求書中公布了：1.一種應用降噪自編碼器的面向系統的軸承故障預測方法，其特征在于，包括： 步驟S1，獲取待測傳動鏈的參數和工況信息，并對待測傳動鏈中的軸承進行軸承壽命校核，確定危險軸承作為目標軸承，其中該待測傳動鏈為包括軸承的系統； 步驟S2，對待測傳動鏈進行動力學仿真，獲取仿真結果數據作為模擬噪聲； 步驟S3，針對目標軸承進行部件級退化試驗，獲取退化過程中的振動信號作為試驗數據； 步驟S4，對得到的試驗數據及仿真結果數據進行信號混合，獲取含噪信號，分別建立目標軸承的基于試驗數據的軸承退化過程健康指標和基于含噪信號的軸承退化過程健康指標； 步驟S5，構建降噪自編碼器模型，利用基于試驗數據的軸承退化過程健康指標和基于含噪信號的軸承退化過程健康指標，訓練該降噪自編碼器模型，充分利用試驗數據實現對含噪信號的健康指標中目標預測量的準確提取，得到經降噪提取的目標軸承健康指標，輸出作為去噪軸承振動數據； 步驟S6，構建故障預測模型，采用包絡差分法進行軸承的健康狀態劃分，將退化過程劃分為健康階段、緩慢退化階段和快速退化階段，針對不同階段數據分別訓練三個獨立模型，該三個獨立模型構成故障預測模型，將去噪軸承振動數據分別輸入該三個獨立模型產生三組預測值及評價指標，利用評價指標的差異判別當前退化階段并輸出三個獨立模型中的最高精度模型的預測值，實現故障預測； 其中，步驟S2包括： 步驟S2.1，采用集總參數法將待測傳動鏈中的傳動軸的軸質量集成在齒輪內，得到包含軸質量的齒輪力元； 步驟S2.2，建立待測傳動鏈的系統動力學方程，以及以時變嚙合阻尼作為系統的阻尼，表示為： 其中，εg為系統的齒輪嚙合阻尼比，kt表示系統的齒輪的時變嚙合剛度，t為時刻，I表示系統的齒輪的轉動慣量，rb表示系統的齒輪節圓半徑，下標1和2分別代表不同的齒輪； 步驟S2.3，在仿真軟件中建立系統動力學模型，考慮步驟S2.2中的時變嚙合阻尼及剛度，完成系統動力學計算并提取目標軸承位置的振動響應作為仿真結果數據，也即作為模擬噪聲。

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