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龍圖騰網(wǎng)獲悉華中科技大學(xué)申請的專利一種自適應(yīng)健康閾值的機(jī)械裝備健康監(jiān)測與狀態(tài)評估方法及設(shè)備獲國家發(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：CN119269140B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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：202411309397.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01M99/00；該發(fā)明授權(quán)一種自適應(yīng)健康閾值的機(jī)械裝備健康監(jiān)測與狀態(tài)評估方法及設(shè)備是由高亮;裴雪武;高藝平;李新宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種自適應(yīng)健康閾值的機(jī)械裝備健康監(jiān)測與狀態(tài)評估方法及設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于旋轉(zhuǎn)機(jī)械性能評估相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種自適應(yīng)健康閾值的機(jī)械裝備健康監(jiān)測和狀態(tài)評估方法及設(shè)備，包括以下步驟：1采用希爾伯特奇異值分解算法將表征機(jī)械裝備運(yùn)行狀態(tài)的振動信號轉(zhuǎn)換成奇異值特征序列；將奇異值特征序列輸入非線性狀態(tài)估計(jì)模型，所述非線性狀態(tài)估計(jì)模型輸出用于非線性狀態(tài)估計(jì)重構(gòu)誤差的健康指標(biāo)；2選用正常階段的健康指標(biāo)作為健康閾值基準(zhǔn)，引入峰值超閾值算法動態(tài)更新健康閾值；3基于得到的健康指標(biāo)采用K均值聚類算法來劃分機(jī)械裝備的運(yùn)行階段，進(jìn)而基于邏輯修正算法來評估機(jī)械裝備的健康狀態(tài)。本發(fā)明提高了健康指標(biāo)的靈敏性及通用性。

本發(fā)明授權(quán)一種自適應(yīng)健康閾值的機(jī)械裝備健康監(jiān)測與狀態(tài)評估方法及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種自適應(yīng)健康閾值的機(jī)械裝備健康監(jiān)測和狀態(tài)評估方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： Step1：采用希爾伯特奇異值分解算法將表征機(jī)械裝備運(yùn)行狀態(tài)的振動信號轉(zhuǎn)換成奇異值特征序列；將奇異值特征序列輸入非線性狀態(tài)估計(jì)模型，所述非線性狀態(tài)估計(jì)模型輸出用于非線性狀態(tài)估計(jì)重構(gòu)誤差的健康指標(biāo)； Step2：選用正常階段的健康指標(biāo)作為健康閾值基準(zhǔn)，引入峰值超閾值算法動態(tài)更新健康閾值； Step3：基于得到的健康指標(biāo)采用K均值聚類算法來劃分機(jī)械裝備的運(yùn)行階段，進(jìn)而基于邏輯修正算法來評估機(jī)械裝備的健康狀態(tài)。

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