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龙图腾网获悉成都飞机工业(集团)有限责任公司申请的专利一种电主轴健康状态评估方法、系统及计算机设备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：CN118617192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202410639827.0，技术领域涉及：B23Q17/00；该发明授权一种电主轴健康状态评估方法、系统及计算机设备是由李海;牟文平;宋戈;宋智勇;朱绍维;高鑫;姜振喜;周昕;喻志勇;贾永锋设计研发完成，并于2024-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电主轴健康状态评估方法、系统及计算机设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电主轴健康状态评估方法、系统及计算机设备，涉及机械设备的故障预测的技术领域，所述方法包括：采集所述电主轴的振动数据，并根据所述振动数据确定所述电主轴是否进入空转；在所述电主轴处于空转状态下时，根据所述振动数据确定所述电主轴是否发生异常；在所述电主轴发生异常时，获取所述电主轴的温度数据，并根据所述振动数据和所述温度数据生成评估指标；将所述评估指标输入至预设的健康状态评估模型中，得到所述电主轴的健康状态。本申请具有提高对电主轴健康状态的评估精度的效果。

本发明授权一种电主轴健康状态评估方法、系统及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种电主轴健康状态评估方法，其特征在于，包括： 采集所述电主轴的振动数据，并根据所述振动数据确定所述电主轴是否进入空转； 在所述电主轴处于空转状态下时，根据所述振动数据确定所述电主轴是否发生异常； 在所述电主轴发生异常时，获取所述电主轴的温度数据，并根据所述振动数据和所述温度数据生成评估指标； 将所述评估指标输入至预设的健康状态评估模型中，得到所述电主轴的健康状态； 所述根据所述振动数据确定所述电主轴是否进入空转，具体包括： 对所述振动数据进行频谱分析，得到第一频谱数据和第二频谱数据；所述第一频谱数据为第1至第t-1个采样时刻的频谱数据，所述第二频谱数据为第1至第t个采样时刻的频谱数据； 根据所述第一频谱数据确定Dmaxt-1，根据所述第二频谱数据确定Dmaxt；所述Dmaxt-1为第1至第t-1个采样时刻中的最大幅值，所述Dmaxt为第1个至第t个采样时刻中的最大幅值； 根据所述第一频谱数据确定Dt-1，根据所述第二频谱数据确定Dt；所述Dt-1为预设的最优转频在第1至第t-1个采样时刻中对应的幅值，所述Dt为预设的最优转频在第1至第t个采样时刻对应的幅值； 判断所述Dt-1是否大于所述Dmaxt-1；若是， 则判断所述Dt是否大于所述Dmaxt，若是，则判定所述电主轴进入空转； 所述根据所述振动数据确定所述电主轴是否发生异常，包括： 根据所述振动数据计算RMSt、RMSt-1、RMSt-2、Kurtosist、Kurtosist-1、Kurtosist-2；所述RMSt为第t个采样时刻的振动有效值，Kurtosist为第t个采样时刻的峭度； 构建矩阵RMS=[RMS1，RMS2，……，RMSt]和矩阵Kurtosis=[Kurtosis1，Kurtosis2，……，Kurtosist]； 计算所述矩阵RMS的平均值u1、标准差σ1以及所述矩阵Kurtosis的平均值u2、标准差σ2； 根据所述u1、所述σ1、所述u2、和所述σ2计算所述矩阵RMS的正常值范围[μ1-3σ1,μ1+3σ1]和所述矩阵Kurtosis的正常值范围[μ2-3σ2,μ2+3σ2]； 判断所述RMSt-2，所述RMSt-1和所述RMSt是否均处于所述[μ1-3σ1,μ1+3σ1]内；若均否， 则判断所述Kurtosist-2，所述Kurtosist-1和所述Kurtosist是否处于所述[μ2-3σ2,μ2+3σ2]内，若均否，则判定所述电主轴发生异常，并将第t个采样时刻作为所述电主轴健康状态评估的起点； 所述根据所述振动数据和所述温度数据生成评估指标，具体包括： 将所述振动数据输入至预设的振动评估模型中，得到第一评估值； 将所述温度数据输入至预设的温度评估模型中，得到第二评估值； 将所述第一评估值和所述第二评估值输入至预设的评估指标生成模型中，得到所述评估指标； 所述预设的振动评估模型为： 其中，表示所述第一评估值，为任一时刻的RMS值；、、通过MATLAB的ployfit函数获得，、、输入至ployfit函数的参数分别为1，u1、0.7,3u1、0,6u1，u1为矩阵[RMS1，RMS2，……，RMSt-2]的平均值； 所述预设的温度评估模型为： 其中，为所述第二评估值，为任一时刻的温度；、、通过MATLAB的ployfit函数获得，、、输入至ployfit函数的参数分别为1，u2、0.7,3u2、0,6u2，u2为矩阵[Kurtosis1，Kurtosis2，……，Kurtosist-2]的平均值； 所述预设的评估指标生成模型为： 其中，，和为权重； 所述健康状态评估模型为： 其中，，表示第t个采样时刻的评估指标； 在所述采集所述电主轴的振动数据，并根据所述振动数据确定所述电主轴是否进入空转之前，还包括： 获取所述电主轴的常用转速集，将所述常用转速集输入至预设的空转转速选择模型中，得到最优空转转速； 根据所述最优空转转速确定所述预设的最优转频； 所述预设的空转转速选择模型为： 模型约束条件为： 其中，表示转速，表示常用转速集中的元素，表示转速对应的频率，表示电主轴的最大转速。

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