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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种应用降噪自编码器的面向系统的轴承故障预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：CN119691914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411581301.8，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种应用降噪自编码器的面向系统的轴承故障预测方法是由刘艳芳;龚灏翔;左树淼;李艺超;郎泳泽;徐向阳;王书翰;董鹏设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用降噪自编码器的面向系统的轴承故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种应用降噪自编码器的面向系统的轴承故障预测方法，属于轴承故障预测技术领域，解决了现有技术中未能考虑复杂的系统噪声对轴承故障预测的影响的问题，包括：获取待测传动链的参数和工况信息，确定危险轴承作为目标轴承；对待测传动链进行动力学仿真，获取仿真结果数据作为模拟噪声；进行部件级退化试验，获取退化过程中的振动信号作为试验数据；对试验数据及仿真结果数据进行信号混合，获取含噪信号；构建和训练降噪自编码器模型，输出去噪轴承振动数据；构建故障预测模型，将退化过程划分为健康阶段、缓慢退化阶段和快速退化阶段，将去噪轴承振动数据分别输入该三个独立模型，得到三个独立模型中的最高精度模型的预测值。

本发明授权一种应用降噪自编码器的面向系统的轴承故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种应用降噪自编码器的面向系统的轴承故障预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取待测传动链的参数和工况信息，并对待测传动链中的轴承进行轴承寿命校核，确定危险轴承作为目标轴承，其中该待测传动链为包括轴承的系统； 步骤S2，对待测传动链进行动力学仿真，获取仿真结果数据作为模拟噪声； 步骤S3，针对目标轴承进行部件级退化试验，获取退化过程中的振动信号作为试验数据； 步骤S4，对得到的试验数据及仿真结果数据进行信号混合，获取含噪信号，分别建立目标轴承的基于试验数据的轴承退化过程健康指标和基于含噪信号的轴承退化过程健康指标； 步骤S5，构建降噪自编码器模型，利用基于试验数据的轴承退化过程健康指标和基于含噪信号的轴承退化过程健康指标，训练该降噪自编码器模型，充分利用试验数据实现对含噪信号的健康指标中目标预测量的准确提取，得到经降噪提取的目标轴承健康指标，输出作为去噪轴承振动数据； 步骤S6，构建故障预测模型，采用包络差分法进行轴承的健康状态划分，将退化过程划分为健康阶段、缓慢退化阶段和快速退化阶段，针对不同阶段数据分别训练三个独立模型，该三个独立模型构成故障预测模型，将去噪轴承振动数据分别输入该三个独立模型产生三组预测值及评价指标，利用评价指标的差异判别当前退化阶段并输出三个独立模型中的最高精度模型的预测值，实现故障预测； 其中，步骤S2包括： 步骤S2.1，采用集总参数法将待测传动链中的传动轴的轴质量集成在齿轮内，得到包含轴质量的齿轮力元； 步骤S2.2，建立待测传动链的系统动力学方程，以及以时变啮合阻尼作为系统的阻尼，表示为： 其中，εg为系统的齿轮啮合阻尼比，kt表示系统的齿轮的时变啮合刚度，t为时刻，I表示系统的齿轮的转动惯量，rb表示系统的齿轮节圆半径，下标1和2分别代表不同的齿轮； 步骤S2.3，在仿真软件中建立系统动力学模型，考虑步骤S2.2中的时变啮合阻尼及刚度，完成系统动力学计算并提取目标轴承位置的振动响应作为仿真结果数据，也即作为模拟噪声。

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