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龙图腾网获悉惠州市速锋科技有限公司申请的专利一种电主轴的振动工况分析系统及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：CN120831170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511324117.X，技术领域涉及：G01H11/08；该发明授权一种电主轴的振动工况分析系统及方法是由南鹏设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电主轴的振动工况分析系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种电主轴的振动工况分析系统及方法，涉及测量技术领域，通过在不同转速工况下采集电主轴的振动信号，进而提取表征电主轴振动状态的振动特征；对振动特征进行信度分配并计算其信度熵，通过所有振动特征的信度熵确定不同转速工况下电主轴在振动特征维度中的信度差异；根据各个振动信号中特征指标的分布离散度对不同转速工况下采集的振动信号进行特征差异分析，得到不同转速下的振动特征离散差异；通过信度差异和振动特征离散差异确定多元特征融合的权重因子，依据权重因子将采集的所有振动信号进行融合得到电主轴振动的融合分析特征。本发明方案可基于不同转速下采集的振动信号，实现对电主轴振动状态的融合分析。

本发明授权一种电主轴的振动工况分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种电主轴的振动工况分析方法，其特征在于，包括下述步骤： 在不同转速工况下采集电主轴的振动信号数据，从所述振动信号数据中提取表征电主轴振动状态的振动特征； 对所述振动特征进行信度分配并计算其信度熵，进而通过所有振动特征的信度熵确定不同转速工况下电主轴在振动特征维度中的信度差异； 根据各个振动信号数据中特征指标的分布离散度对不同转速工况下采集的振动信号数据进行特征差异分析，得到不同转速下的振动特征离散差异； 通过所述信度差异和所述振动特征离散差异确定多元特征融合的权重因子，进而依据所述权重因子将采集的所有振动信号数据进行融合得到电主轴振动工况的融合分析特征； 其中，对所述振动特征进行信度分配并计算其信度熵具体包括： 确定振动特征对应的识别框架，所述识别框架包含电主轴正常振动、轻微异常振动、严重异常振动的状态类别； 对每个振动特征在所述识别框架内的各状态类别进行信度分配，得到基本概率赋值； 根据所述基本概率赋值，通过信度熵计算规则量化所述每个振动特征信度分布的不确定性，得到其信度熵； 其中，通过所有振动特征的信度熵确定不同转速工况下电主轴在振动特征维度中的信度差异具体包括： 获取不同转速工况下电主轴振动特征对应的信度熵； 计算任意两个转速工况下电主轴振动特征对应信度熵的绝对差值，得到两两转速工况间的信度熵差异； 将所有两两转速工况间的信度熵差异进行汇总，得到不同转速工况下电主轴在振动特征维度中的信度差异； 其中，根据各个振动信号数据中特征指标的分布离散度对不同转速工况下采集的振动信号数据进行特征差异分析，得到不同转速下的振动特征离散差异具体包括： 计算每个振动信号数据中特征指标的分布离散度； 对比不同转速工况下振动信号数据中相同特征指标的分布离散度，得到离散度差值； 将所有特征指标的离散度差值整合，得到不同转速下的振动特征离散差异； 其中，通过所述信度差异和所述振动特征离散差异确定多元特征融合的权重因子具体包括： 对所述信度差异和所述振动特征离散差异进行标准化处理，得到处于同一量级的标准化信度差异和标准化离散差异； 基于预设的特征影响权重，将所述标准化信度差异和所述标准化离散差异进行加权融合，得到综合差异特征； 根据所述综合差异特征确定不同转速工况下振动信号数据对应多元特征融合的权重因子； 其中，依据所述权重因子将采集的所有振动信号数据进行融合得到电主轴振动工况的融合分析特征具体包括： 按照所述权重因子对不同转速工况下的振动信号数据进行加权融合，生成融合振动信号； 对所述融合振动信号进行降维处理，筛选出具有代表性的关键振动特征； 将筛选出的关键振动特征进行组合，得到电主轴振动工况的融合分析特征。

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