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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于性能退化空间波动评估的旋转机械状态监测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：CN115238726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210365305.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于性能退化空间波动评估的旋转机械状态监测方法是由王义;张光耀;李晓蒙;李伟设计研发完成，并于2022-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于性能退化空间波动评估的旋转机械状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于性能退化空间波动评估的旋转机械状态监测方法，步骤包括：1采集旋转机械振动数据；2对所述旋转机械振动数据进行多域状态特征提取，从而获得旋转机械运行过程中的多域状态特征矩阵；3采用无约束正交优化方法对所述多域状态特征矩阵进行优化，获得旋转机械运行过程中的多域本征状态特征矩阵Y；4对所述多域本征状态特征矩阵Y进行正交矩阵变换，从而构造出旋转机械性能退化空间；5基于所述旋转机械性能退化空间，计算旋转机械状态波动率；6对旋转机械状态波动率进行分析，得到旋转机械设备运行状态。本发明考虑了临近时刻多域本征状态特征，其故障灵敏度和瞬态干扰鲁棒性均得到了提升，具有良好的工程应用价值。

本发明授权一种基于性能退化空间波动评估的旋转机械状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于性能退化空间波动评估的旋转机械状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集所述旋转机械振动数据； 2对所述旋转机械振动数据进行多域状态特征提取，从而获得旋转机械运行过程中的多域状态特征矩阵； 3采用无约束正交优化方法对步骤1中构建的临近时刻高维统计特征进行加权处理，获得旋转机械运行过程中的多域本征状态特征矩阵Y； 其中，所述临近时刻设置为[N‑N0,N]，N为当前时刻数据样本序号，N0为临近样本数，4对所述多域本征状态特征矩阵Y进行正交矩阵变换，从而构造出旋转机械性能退化空间； 5基于所述旋转机械性能退化空间，计算旋转机械状态波动率； 6对旋转机械状态波动率进行分析，得到旋转机械设备运行状态； 采集旋转机械振动数据的设备包括传感器； 若旋转机械设备运行状态为异常，则对当前时段采集的异常振动数据进行平方包络谱分析，确定旋转机械故障位置； 确定旋转机械故障位置的方法包括：若旋转机械零部件的故障特征频率及其倍频成分在平方包络谱中出现，则该零部件出现故障； 所述多域状态特征包括时域、频域和时频域的旋转机械状态特征指标； 采用无约束正交优化方法对所述多域状态特征矩阵进行优化的方法包括：对临近时刻[N‑N0,N]的多域状态特征矩阵进行无约束正交优化，得到多域本征状态特征矩阵Y；N为当前时刻数据样本序号，N0为临近样本数； 建立多域本征状态特征矩阵Y的步骤包括： 3.1建立无约束正交优化的目标函数，即： 式中，W为权重矩阵，X为临近时刻多域状态特征矩阵；Xi表示矩阵X的第i列；n为多域特征数量；λ为正则化系数；Θx＝12log[cosh2x]为激活函数；m为权重矩阵W的列数；Wj表示权重矩阵W的第j列； 3.2构建满足无约束正交优化目标函数的权重矩阵W； 3.3建立多域本征状态特征矩阵； 构造出旋转机械性能退化空间的步骤包括： 4.1求解多域本征状态特征矩阵Y的F范数即： 4.2令矩阵A＝WTW，更新F范数4.3求解矩阵A的特征值和特征向量，并升序排列特征值和特征向量，得到： 式中，Φ、Υ为特征向量矩阵、特征值矩阵；υn、λn为特征向量、特征值； 4.4对多域状态特征矩阵X进行正交变换，得到正交矩阵X*，即： X*＝ΦTX      44.5根据正交矩阵X*，更新多域本征状态特征矩阵的F范数得到： 4.6根据公式5，对多域本征状态特征矩阵的F范数进行变换，得到： 对于旋转机械设备实际运行情况，则有： 4.7设置特征值约束条件，即： 式中，为优化后的特征值； 4.8构造旋转机械性能退化空间即： 计算旋转机械状态波动率指标的步骤包括： 5.1根据旋转机械性能退化空间计算旋转机械当前运行状态fX*,Φ,Υ,n，即： 式中，为旋转机械性能退化空间第i个波动方向；Ω为特征值约束后的n维积分域，表示为： 5.2计算当前运行状态下旋转机械的状态波动率CFR，即： 式中，为旋转机械初始运行状态； 对旋转机械状态波动率进行分析，得到旋转机械设备运行状态的步骤包括：判断当前运行状态下旋转机械的状态波动率CFR是否小于预设状态波动率阈值3σ，若是，则旋转机械设备运行状态为正常，否则为异常。

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