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龙图腾网获悉中国电建集团四川工程有限公司申请的专利一种基于多元自适应奇异谱分析的起重机械故障诊断方法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：CN119989082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510064309.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多元自适应奇异谱分析的起重机械故障诊断方法是由徐国彬;白玉龙;何小龙;李杨设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多元自适应奇异谱分析的起重机械故障诊断方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于多元自适应奇异谱分析的起重机械故障诊断方法。所述方法包括：首先，采集多通道振动数据；之后，对所述多通道振动数据进行多元自适应奇异谱分解，得到多通道模态分量和残差信号；之后，计算所述多通道模态分量的复杂度指标，确定多通道故障信息的特征矩阵；最后，基于所述特征矩阵采用卷积神经网络进行故障模式识别，确定起重机械故障类型。通过对多通道信号进行多元自适应奇异谱分解预处理，提取具有区分性特征的模态分量，计算多通道模态分量的复杂度指标，结合卷积神经网络对复杂度指标进行训练，能提取具有代表性的故障特征，自动获得含有多通道故障信息的特征矩阵，实现自动化故障模式识别，大幅度提高诊断效率和准确性。

本发明授权一种基于多元自适应奇异谱分析的起重机械故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多元自适应奇异谱分析的起重机械故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 采集多通道振动数据； 对所述多通道振动数据进行多元自适应奇异谱分解，得到多通道模态分量和残差信号； 计算所述多通道模态分量的复杂度指标，确定多通道故障信息的特征矩阵； 基于所述特征矩阵采用卷积神经网络进行故障模式识别，确定起重机械故障类型； 所述采集多通道振动数据之后还包括： 初始化多元自适应奇异谱分析的分解参数，包括采样频率、分解停止阈值、信号可分解最大层数； 所述对所述多通道振动数据进行多元自适应奇异谱分解的目标函数为： 其中，为目标函数，为通道信号，为模态分量；表示二范数，用于度量误差；为正则化参数，用于控制信号分解的复杂度；为模态分量的p-范数，用于约束模态分量的复杂度； 所述复杂度指标的计算公式为： 其中，为改进的Kolmogorov复杂度，为观测系统在第时刻位于第个单元的概率，为符号的数量，表示符号时间序列的长度，为模态分量。

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