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龙图腾网获悉内蒙古大板发电有限责任公司;华北电力大学(保定)申请的专利基于TDOA时延估计算法的托辊故障声源定位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：CN117184813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202311157539.3，技术领域涉及：B65G43/02；该发明授权基于TDOA时延估计算法的托辊故障声源定位方法是由崔晓辉;万书亭;张明;张雄设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于TDOA时延估计算法的托辊故障声源定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于TDOA时延估计算法的托辊故障声源定位方法，包括以下步骤：在皮带输送机旁间隔设定距离安装多个声音传感器，用于采集皮带输送机的托辊的声音信号‑采用VMD与包络谱峭度方法提取托辊故障有效声音信息‑采用TDOA时延估计算法对提取的托辊故障有效声音信息选定的IMF分量进行广义互相关时延估计，通过时延域中互相关系数最大值所对应的时间差确定时延‑结合声音在空气介质中的传播速度、故障声源位置与声学传感器之间的空间几何关系，得出故障声源位置。本发明采用上述基于TDOA时延估计算法的托辊故障声源定位方法，能够从传递路径耦合干扰成分中提取到托辊故障的周期性故障信息，实现托辊故障声源的准确定位。

本发明授权基于TDOA时延估计算法的托辊故障声源定位方法在权利要求书中公布了：1.基于TDOA时延估计算法的托辊故障声源定位方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、在皮带输送机旁间隔设定距离安装多个声音传感器，用于采集皮带输送机的托辊的声音信号； S2、采用VMD与包络谱峭度方法提取托辊故障有效声音信息； S3、采用TDOA时延估计算法对提取的托辊故障有效声音信息选定的IMF分量进行广义互相关时延估计，通过时延域中互相关系数最大值所对应的时间差确定时延； 步骤S3具体包括以下步骤： S31、利用基本互相关算法分析比较两个声音信号间的时域相似性； 假设皮带输送机的首尾两端分别布置有两个声学传感器，则其采集到的声音信号的模型为： x1t＝St-τ1+n1t8 x2t＝St-τ2+n2t9 式中：St-τ1表示布置于皮带输送机首端的声学传感器接收到的故障源信息；St-τ2表示布置于皮带输送机尾端的声学传感器接收到的故障源信息；n1t表示布置于皮带输送机首端的声学传感器的高斯白噪声；n2t表示布置于皮带输送机尾端的声学传感器的高斯白噪声；且St-τ1、St-τ2、n1t和n2t互不相关，τ1和τ2是故障声波传输到两个声学传感器的传播时间； x1t和x2t的互相关函数表示为： R12τ＝E[x1tx2t-τ]10 式中，R12τ表示互相关函数； 将式8和9代入式10中，得到： 式中，st-τ1-τ、st-τ2-τ分别表示首尾两端的声学传感器接收到的故障声源信息，n2t-τ表示噪声； 因此从式11中得： R12τ＝E[st-τ1st-τ1-τ]＝Rsτ-τ1-τ212 式中，Rsτ-τ1-τ2表示相关函数； 表明当τ-τ1-τ2＝0时，R12τ峰值对应的τ即为故障声波传播到两个声学传感器之间的时延； S32、利用广义互相关算法得到两个声学传感器采集的声音信号之间的广义互相关函数： S321、将两个声学传感器采集到的声音信号经过滤波处理后，使用一个有限长度窗口对其进行帧化处理； S322、对经步骤S31处理后的声音信号进行傅里叶变换，得到两个信号的本帧互功率谱； S323、利用加权函数在频率域内对其进行加权后，再进行傅里叶反变换得到本帧的互相关函数，对该互相关函数中的峰值对应的时间τ进行提取，得到声波传播到两个声学传感器之间的时延τ12； S324、根据互相关函数与互功率谱之间的关系，得到： 式中，R12τ表示互相关函数；G12w是两个声学传感器接收到的信号x1t和x2t的互功率谱； S325、对式13进行加权处理，通过傅里叶逆变换得到互相关函数： 式中，ψ12w表示广义互相关加权函数； S4、结合声音在空气介质中的传播速度、故障声源位置与声学传感器之间的空间几何关系，得出故障声源位置。

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