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龍圖騰網(wǎng)獲悉蘭州電機(jī)股份有限公司申請的專利基于電機(jī)運(yùn)行振動聲音的異常檢測方法及系統(tǒng)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：CN120449069B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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：202510955787.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)基于電機(jī)運(yùn)行振動聲音的異常檢測方法及系統(tǒng)是由陳寧;劉敏;李文剛;周亞茹;權(quán)朝陽;冶晨;楊真強(qiáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于電機(jī)運(yùn)行振動聲音的異常檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出了一種基于電機(jī)運(yùn)行振動聲音的異常檢測方法及系統(tǒng)，涉及電機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取原始電機(jī)信號，確定原始電機(jī)信號的幅值，并將標(biāo)記其中的異常信號；確定異常信號中振動信號的頻譜分布特性，對振動信號進(jìn)行多尺度分解，得到若干的子頻帶信號并對子頻帶信號進(jìn)行整合，得到多頻帶組合信號；采用變分模態(tài)分解算法將多頻帶組合信號分離為若干的本征模態(tài)分量，對本征模態(tài)分量進(jìn)行整合，得到重構(gòu)信號；對重構(gòu)信號進(jìn)行時(shí)域分析以及頻域分析，得到頻域分布特征；將頻域分布特征輸入至訓(xùn)練好的電機(jī)異常檢測模型中，得到異常檢測結(jié)果。本發(fā)明能夠有效提取電機(jī)運(yùn)行過程中的多維異常特征，提高異常檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。

本發(fā)明授權(quán)基于電機(jī)運(yùn)行振動聲音的異常檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于電機(jī)運(yùn)行振動聲音的異常檢測方法，其特征在于：所述方法包括： 獲取待檢測電機(jī)運(yùn)行過程的原始電機(jī)信號，確定原始電機(jī)信號的幅值，并將幅值超過預(yù)設(shè)幅值的原始電機(jī)信號標(biāo)記為異常信號； 確定異常信號中振動信號的頻譜分布特性，根據(jù)頻譜分布特性對振動信號進(jìn)行多尺度分解，得到若干的子頻帶信號，根據(jù)子頻帶信號的能量占比對子頻帶信號進(jìn)行整合，得到多頻帶組合信號； 采用變分模態(tài)分解算法將多頻帶組合信號分離為若干的本征模態(tài)分量，根據(jù)本征模態(tài)分量與多頻帶組合信號的關(guān)聯(lián)程度對本征模態(tài)分量進(jìn)行整合，得到重構(gòu)信號； 對重構(gòu)信號進(jìn)行時(shí)域分析，得到時(shí)域異常特征，并對時(shí)域異常特征進(jìn)行頻域分析，得到頻域分布特征；所述時(shí)域異常特征中攜帶有原始電機(jī)信號的異常時(shí)間段，所述頻域分布特征中攜帶有非線性變化在頻域上的分布規(guī)律； 將頻域分布特征輸入至訓(xùn)練好的電機(jī)異常檢測模型中，得到由電機(jī)異常檢測模型輸出的異常檢測結(jié)果。

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