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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于图多尺度复杂熵的列车轴承故障诊断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：CN119334642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411418916.9，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权基于图多尺度复杂熵的列车轴承故障诊断方法是由张顶成;刘雨琪设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图多尺度复杂熵的列车轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明属于列车故障检测技术领域，公开了一种基于图多尺度复杂熵的列车轴承故障诊断方法，将采集的待测件原始振动信号从时域转换到图域；将图域的信号进行粗化处理，得到多尺度粗图；依据多尺度的图，计算待测件的图多尺度复杂熵，并作为待测件的特征向量；将待测件的特征向量中筛选出的特征输入列车轴承故障分类器，得到列车轴承故障分类结果，完成列车轴承故障诊断。本发明能够有效地同时降低背景噪声和杂质频率的干扰，具有较强的故障特征提取能力，且有较高的鲁棒性，能为轴承的故障诊断结果提供更高的准确率，实现了列车轴承不同故障类型和不同故障程度的精确诊断，能够有效地监控列车轴承故障，提升列车运行的安全性和经济性。

本发明授权基于图多尺度复杂熵的列车轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图多尺度复杂熵的列车轴承故障诊断方法，包括以下步骤： S1将采集的待测件原始振动信号从时域转换到图域； S2将图域的信号进行粗化处理，得到多尺度粗图，具体包括以下分步骤： S21对图域信号进行聚类以得到图分割矩阵； S22依据图分割矩阵计算得到粗化后的图的邻接矩阵和图信号； 选择多个尺度因子，重复上述步骤S21-S22，将图域信号粗化为多个不同尺度的粗图，即多尺度粗图； S3依据S2得到的多尺度的图，计算待测件的图多尺度复杂熵，并作为待测件的特征向量，定义图复杂熵，图复杂熵计算的具体步骤如下： S31为每个尺度因子下的图信号重构相空间，构造m维的向量序列； S32计算m维向量序列间的曼哈顿距离作为相似度，统计相似度中小于阈值r的数量，计算得到相似度概率的对数平均值Pmr，同理计算嵌入维数为m+1下的相似度概率的对数平均值Pm+1r，Pmr与Pm+1r的差值为E1； S33依据步骤S32中的Pmr与Pm+1r，计算为E2； S34根据步骤S32得到的m维向量序列间的曼哈顿距离，使用直方图的方法来估计距离的经验概率密度函数，并计算得到E3，，Pb表示落入直方图b区间的概率，B表示直方图的区间数； S35计算相邻m维向量序列间的皮尔逊相关系数，该相关系数范围为[-1，1]，将[-1，1]平均划分为A个子区间，将所有相关系数划分到子区间中，统计落入每个子区间的概率，并计算得到E4，，Pa表示落入子区间a的概率； S36对于每个尺度因子下的图，计算，即得到图多尺度复杂熵，并将其作为该待测件的特征向量； S4将待测件的特征向量中筛选出的特征输入列车轴承故障分类器，得到列车轴承故障分类结果，完成列车轴承故障诊断。

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