北华大学杨知伦获国家专利权
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龙图腾网获悉北华大学申请的专利一种用于滚动轴承的故障判断方法和相关产品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：CN116086807B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310079669.3，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种用于滚动轴承的故障判断方法和相关产品是由杨知伦;曹霖霖;周小龙;王相坤设计研发完成，并于2023-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于滚动轴承的故障判断方法和相关产品在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于滚动轴承的故障判断方法和相关产品，所述方法包括获取多个传感器采集的滚动轴承的振动信号；根据最大重叠离散小波变换对所述振动信号进行分解和重构，以得到重构信号；确定所述重构信号对应的多尺度散布熵，并形成多维状态特征向量；利用训练好的神经网络检测模型对所述多维状态特征向量进行检测，以判断所述滚动轴承的故障类型。根据本发明的方案，解决了滚动轴承故障检测难度大、准确度低的问题。
本发明授权一种用于滚动轴承的故障判断方法和相关产品在权利要求书中公布了：1.一种用于滚动轴承的故障判断方法，其特征在于，包括： 获取多个传感器采集的滚动轴承的振动信号； 根据最大重叠离散小波变换对所述振动信号进行分解和重构，以得到重构信号； 确定所述重构信号对应的多尺度散布熵，并形成多维状态特征向量； 利用训练好的神经网络检测模型对所述多维状态特征向量进行检测，以判断所述滚动轴承的故障类型； 所述根据最大重叠离散小波变换对所述振动信号进行分解和重构以得到重构信号包括： 根据最大重叠离散小波变换对所述振动信号进行分解，以获取多个成分分量； 计算成分分量之间的差异度，并对信号特征敏感的成分分量进行重构，得到重构信号； 所述计算成分分量之间的差异度包括： 式中，μni，δni，μuni，δuni分别为正常信号和最大重叠离散小波变换分解出的成分分量的均值和标准差，xi和yi分别为正常信号和成分分量信号，DID为差异度； 所述确定所述重构信号对应的多尺度散布熵并形成多维状态特征向量包括： 确定各重构信号在不同尺度因子下的精细复合多尺度散布熵，以形成状态特征向量； 将各传感器对应的状态特征向量进行特征融合，以形成多维状态特征向量。
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