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龙图腾网获悉山东科技大学;中国舰船研究设计中心申请的专利一种旋转机械中轴承润滑状态智能监测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：CN120141847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510605605.1，技术领域涉及：G01M13/04；该发明授权一种旋转机械中轴承润滑状态智能监测方法是由冯龙;苏金鹏;殷逸冰;董祥伟;张勇;雷智洋;彭有才;周锋;侯英鹏设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种旋转机械中轴承润滑状态智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信号处理与状态监测技术领域，具体涉及一种旋转机械中轴承润滑状态智能监测方法，包括以下步骤：搭建在线监测实验台，设计上位机在线监测系统，形成振动、静电双信号采集方法；实时采集轴承不同润滑状态下的振动信号与静电信号，构建振动‑静电‑润滑状态的关联模型，结合信号处理方法及深度学习算法形成轴承润滑状态监测方法；本发明，不仅增强了润滑状态评估的实时性与全面性，还提高了设备工作及维护效率。

本发明授权一种旋转机械中轴承润滑状态智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种旋转机械中轴承润滑状态智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：搭建在线监测实验台，设计上位机在线监测系统，形成振动、静电双信号采集方法，在实验台中布置温振传感器、静电传感器、伺服电机与油泵，模拟轴承不同润滑状态，对轴承在不同润滑状态下的振动信号和静电信号进行同步采集； S2：轴承在不同润滑状态下的振动特征，明确振动特征与轴承润滑状态之间的关联性；轴承在不同润滑状态下的静电特征，明确电荷量与轴承润滑状态之间的关联性； S3：将采集到的振动、静电原始信号作降噪处理，分析振动信号特征，包括时域、频域及时频域特征参数，提取轴承润滑状态相关的关键振动特征指标；同时，基于静电信号的幅值、频谱和统计特征，分析静电信号随润滑状态的变化规律； S4：构建振动-静电-润滑状态的关联模型，结合深度学习算法与数据融合技术，对轴承润滑状态进行分类，实现润滑状态的智能识别； S41:在信号特征融合方面，采用随机森林算法建立了振动特征融合分类模型，构建基于随机森林算法的振动监测轴承润滑状态的评估模型；采用径向基函数神经网络建立了静电特征融合分类模型，构建基于径向基函数神经网络的静电监测轴承润滑状态的评估模型； S42:在决策融合方面，基于加权D-S证据理论处理振动与静电润滑状态模型的输出结果，对两种信号赋予不同权重，决策出最终结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东科技大学;中国舰船研究设计中心，其通讯地址为：266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。