厦门纵行信息科技有限公司李少华获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门纵行信息科技有限公司申请的专利一种基于Q因子小波变换的振动故障诊断方法及其系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114993671B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210738014.8，技术领域涉及：G01M13/028；该发明授权一种基于Q因子小波变换的振动故障诊断方法及其系统是由李少华;李卓群设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于Q因子小波变换的振动故障诊断方法及其系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于Q因子小波变换的振动故障诊断方法及其系统。基于可调Q因子小波分析的旋转机械振动故障诊断方法包括如下步骤：获取旋转机械的振动数据；对振动数据进行可调Q因子小波变换、建立振动数据的AR模型，计算振动数据的分形特征；根据变换后的信号计算待测数据特征向量；采用线性判别分析器对正常和待测数据特征向量进行分类；根据分类结果判断机械设备振动是否正常。本申请与现有的故障分析方法相比具备处理非线性、非平稳振动信号的能力，实现机械振动故障准确判断与定位的技术效果。
本发明授权一种基于Q因子小波变换的振动故障诊断方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Q因子小波变换的振动故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取旋转机械的振动数据；所述振动数据包括来自旋转机械的三个方向的振动信号； 对振动数据进行可调Q因子小波变换，建立振动数据的AR模型，计算振动数据的分形特征； 根据Q因子小波变换系数、AR模型系数、分形维数特征建立正常数据和待测数据的特征向量； 采用线性判别分类器对正常数据和待测数据的特征向量进行分类； 根据分类结果判断机械设备振动是否正常； 其中，对正常数据和待测数据的特征向量采用线性分类器进行分类，并计算互信息阈值，根据互信息阈值判断机械设备振动是否正常； 其中，根据互信息阈值判断机械设备振动是否正常的子步骤包括：根据互信息计算公式，计算互信息值： ； 其中，表示信噪比，其计算式为： ； 其中，表示正常振动数据集的方差，表示待检测数据集的方差，表示所有数据集的方差； 当互信息值大于互信息阈值则判断机械设备的振动异常。
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