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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种基于信号的开集增量识别模型的轴承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：CN115687998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211323575.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于信号的开集增量识别模型的轴承状态监测方法是由郇战;周帮文;王澄;朱学勤设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信号的开集增量识别模型的轴承状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及分类识别技术领域，尤其涉及一种基于信号的开集增量识别模型的轴承状态监测方法，包括对采集的轴承数据进行预处理和特征提取；采用PCA算法根据特征值对步骤一处理后的特征数据进行降维，得到降维后的特征分量；建立开集增量模型，识别轴承状态，检测出异常的数据。本发明提出增量开集模型应用于工业上的轴承振动信号，当有新的轴承数据时，采用增量学习的方法，使用新知识来更新现有的模型，开放集识别算法为分类器提供了拒绝选项，以便识别新的未训练目标类型。

本发明授权一种基于信号的开集增量识别模型的轴承状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信号的开集增量识别模型的轴承状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、对采集的轴承数据进行预处理和特征提取； 步骤二、采用PCA算法根据特征值对步骤一处理后的特征数据进行降维，得到降维后的特征分量； 步骤三、建立开集增量模型，识别轴承状态，检测出异常的数据； 步骤三具体包括： 首先，训练从K个初始类开始，K为已知类的类别数，通过极值理论生成初始模型，将测试样本的轴承状态数据分类成K个类，其余类的数据有效拒绝成未知类； 其次，学习一个新类，对初始模型进行更新，使更新后的初始模型将测试样本的轴承状态数据分类成K+1个类，其余未学习类的数据有效拒绝成未知类； 最后，不断地添加未知类别数据，并进行识别； 极值理论包括：设 ，其中，是类的样本点到类的所有样本点最近距离的一半；设yi是Y中第i行数据，对于样本yi类别的x的概率密度函数基于威布尔分布推导，如式1所示：   1其中，是x与样本yi的距离，ki和λi分别是Weibull形状和尺度参数；得到所有样本的参数后，x不超过margin的概率表示为：     2其中，F是f的分布函数，测试样本x与类Cl相关联的概率为：  3利用K个已知类进行分类并识别未知类的决策函数，输出标签公式为：  4其中，y是输出标签，δ是概率拒绝阈值，K为已知类的类别数。

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