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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利变尺度进化自适应消噪方法、消噪系统及故障诊断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：CN115034263B 。

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：202210610361.2，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权变尺度进化自适应消噪方法、消噪系统及故障诊断系统是由丁晓喜;伍珊珊;曾强;赵林华;邵毅敏;王利明设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本变尺度进化自适应消噪方法、消噪系统及故障诊断系统在说明书摘要公布了：本发明属于齿轮箱复杂强背景噪声消除技术领域，具体公开了一种变尺度进化自适应消噪方法、消噪系统及故障诊断系统，该消噪方法包括如下步骤：S1，获取原始振动信号并初始化；S2，建立变分模型，求解变分问题，更新模态参数，直至满足收敛条件；S3，利用更新后的模态参数，计算每一个K与α下的峭度系数，确定带通滤波器的中心频率与带宽；S4，构建自适应滤波器的信号模型，得到最优滤波参数；S5，根据最优滤波参数，获取两组不同尺度的分解信号；S6，对不同尺度的分解信号进行自适应滤波，得到降噪之后的特征信号。采用本技术方案，基于变尺度进化自适应分解的复合故障信号分离算法，对振动信号进行降噪，获取降噪效果更好的特征信号。

本发明授权变尺度进化自适应消噪方法、消噪系统及故障诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种变尺度进化自适应消噪方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，获取原始振动信号并初始化，初始化参数包括一组分解层数K和惩罚因子α值，以及收敛条件； S2，建立变分模型，求解变分问题，更新模态参数，直至满足收敛条件； S3，利用更新后的模态参数，计算每一个K与α下的峭度系数，根据峭度指标最大原则，确定带通滤波器的中心频率与带宽； S4，构建自适应滤波器的信号模型，将带通滤波器的中心频率与带宽输入信号模型，通过滤波算法，得到最优滤波参数； S5，根据最优滤波参数，对滤波器信号模型的主输入信号和参考信号进行带通滤波得到两组不同尺度的分解信号； S6，对不同尺度的分解信号进行自适应滤波，得到降噪之后的特征信号； 得到最优滤波参数的方法如下： 自适应滤波器的输入为两个信号，即主输入信号和参考信号，其信号模型如下： 式中，x表示主输入信号，x'表示参考信号，N表示信号的数据点数； 借助VMD算法对信号的变尺度滤波特性，得到一组带通滤波器参数为： 式中，VK,α*{·}表示在最优分解层数和惩罚因子K,α的条件下，根据VMD算法求取对于信号·的最优带通滤波器参数组表示带通滤波器参数组的中心频率，T为转置；BK＝[fdown1,fup1,fdown2,fup2,…,fdownK,fupK]T表示带通滤波器参数组的带宽，其中带宽由下截止频率fdown和上截止频率fup两个参数构成； 将确定的中心频率与带宽带入滤波器信号模型后，分别对主输入信号和参考信号进行滤波，得到一组由主输入信号和参考信号的分量构成的信号对，为： 其中，符号·表示一种滤波运算，符号左边表示一组巴特沃斯带通滤波器参数组，符号右边表示被分析的信号；yi1与yi2构成经滤波后得到的信号对，即： 其中，yi1与yi2分别表示主输入信号和参考信号经第i个带通滤波器滤波后得到的信号； 对于每一个信号对，利用EDF算法进行滤波处理，得到主输入信号x第i个分量信号的滤波输出，即： 其中，符号表示生物进化论自适应滤波运算，符号右边表示被处理的信号对，符号左边表示EDF自适应滤波器的滤波参数： 式中，wa,b表示经生物进化论算法优化后的最优IIRF。

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