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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于多分类神经网络的电机振动信号分析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：CN116608943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310760469.4，技术领域涉及：G01H17/00；该发明授权基于多分类神经网络的电机振动信号分析方法是由冷朝霞;刘庆丰;李文凯;罗佳瑶设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多分类神经网络的电机振动信号分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多分类神经网络的电机振动信号分析方法，包括：通过对采集到的电机振动加速度信号进行预处理得到信号的大致周期T；确定电机振动加速度信号的采样频率fs；以采样频率fs对电机振动加速度信号进行采样，并获取信号的频谱信息；计算信号的时域表达式，并根据时域表达式计算电机的振动位移s；计算信号时域指标；设计BP神经网络并对网络进行训练；设计多分类神经网络，使用多分类神经网络对电机振动信号进行分析，确定电机当前的振动状况。相较于频域分析方法和时域指标阈值法，本发明方法能实现更为简便、快速、准确的电机振动状况评估，提高了电机振动监测的效率，进一步保障了生产的安全性。

本发明授权基于多分类神经网络的电机振动信号分析方法在权利要求书中公布了：1.基于多分类神经网络的电机振动信号分析方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1、对电机振动加速度信号进行预处理，得到信号大致周期T； 步骤2、根据步骤1得到的信号大致周期T，确定电机振动加速度信号的采样频率fs； 步骤3、以步骤2得到的采样频率fs对电机振动加速度信号进行采样，并获取电机振动加速度信号的频谱信息； 步骤4、计算电机振动加速度主信号的时域表达式； 步骤5、根据步骤4得到的时域表达式计算电机的振动位移s； 步骤6、计算电机振动加速度信号的时域指标； 步骤7、设计用于电机振动信号分析的BP神经网络，并对BP神经网络进行训练； 步骤8、设计用于电机振动信号分析的多分类神经网络，使用多分类神经网络对电机振动信号进行分析，确定电机当前的振动状况； 其中，步骤1具体为： 对采集到的电机振动加速度信号进行预处理离散采样，得到离散时间下的振动加速度数据，然后根据采集到的离散振动加速度数据计算信号的大致周期T，大致周期T的计算过程为： 记n为第n次采样，zn为第n次采样得到的振动加速度数据，用第n次采样得到的数据zn与第n-1次采样得到的数据zn-1做差，并用第n+1次采样得到的数据zn+1与第n次采样得到的数据zn做差，将两个差值相乘，得到的结果用Z表示，如式1所示： 1 取Z的正负性出现变化时的n，记为n1，取其紧邻的Z的正负性第二次出现变化时的n，记为n2，利用相邻两次Z出现正负符号变化的采样次数值n1和n2，根据式2可以得到信号的大致周期T： 2 式2中，tc为对电机振动加速度信号进行预处理离散采样的采样时间。

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