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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利滚动轴承微弱故障增强诊断方法、装置、设备及存储介质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：CN116028844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211614590.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权滚动轴承微弱故障增强诊断方法、装置、设备及存储介质是由温广瑞;罗建清;苏宇;周浩轩;雷子豪;辛宏彬;刘子岷;李良博设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本滚动轴承微弱故障增强诊断方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种滚动轴承微弱故障增强诊断方法、装置、设备及存储介质，采用改进的微分搜索算法，并以最小平均平方包络熵作为优化目标函数，对滚动轴承加速度振动信号进行变分模态分解，得到变分模态分解的最优分解层数和最优二次惩罚因子；将滚动轴承加速度振动信号、最优分解层数和最优二次惩罚因子代入变分模态分解参数中，得到滚动轴承加速度振动信号分解后的各固有模态分量；通过相关峭度选取各固有模态分量中的最优分量，根据最优分量生成重构信号；将重构信号输入利用改进的微分搜索算法优化后的随机共振模型中，输出增强后的滚动轴承加速度振动信号，对增强后的滚动轴承加速度振动信号执行包络谱。本发明能更好的进行微弱故障特征识别。

本发明授权滚动轴承微弱故障增强诊断方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种滚动轴承微弱故障增强诊断方法，其特征在于，包括： 获取滚动轴承加速度振动信号； 在设定的迭代次数下，采用改进的微分搜索算法，并以最小平均平方包络熵作为优化目标函数，对所述滚动轴承加速度振动信号进行变分模态分解，得到变分模态分解的最优分解层数和最优二次惩罚因子； 将所述滚动轴承加速度振动信号、所述最优分解层数和所述最优二次惩罚因子代入变分模态分解参数中，得到滚动轴承加速度振动信号分解后的各固有模态分量； 通过相关峭度选取所述各固有模态分量中的最优分量，根据所述最优分量生成重构信号； 将所述重构信号输入利用所述改进的微分搜索算法优化后的随机共振模型中，输出增强后的滚动轴承加速度振动信号，对所述增强后的滚动轴承加速度振动信号执行包络谱，得到滚动轴承的故障频谱特征； 所述改进的微分搜索算法包括群智能生物个体初始位置以及群智能生物个体的位置更新和搜索； 所述群智能生物个体初始位置为： 其中， 公式中，为系统参数；为取模运算符；表示第次迭代后混沌映射结果；分别表示第维度搜索空间的上下界；表示第个个体在第维度的位置； 所述群智能生物个体的位置更新和搜索为： 其中， 公式中，表示此次随机过程暂时停留位置；表示初始种群位置集合；表示种群目标移动，通过控制方向；是搜索步长因子，控制生物体搜索位置变化；表示服从莱维分布的路径，其中表示步长，表示幂次数；为元素选择策略，其取值范围为[0，1]内的随机整数，0表示未选中元素，1表示选中元素。

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