中国矿业大学(北京)程晓涵获国家专利权
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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利基于时频脊线的线性变速工况下的滚动轴承故障诊断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：CN116577101B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310539839.1，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权基于时频脊线的线性变速工况下的滚动轴承故障诊断方法是由程晓涵;袁隆;汪爱明;杨杰;孟国营;路雨欣;王亚洲;丁南钦设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于时频脊线的线性变速工况下的滚动轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于时频脊线的线性变速工况下的滚动轴承故障诊断方法。该方法包括：利用STFT方法获取带有时频脊线特征的时频图像；从获取的时频图像中提取时频脊线斜度特征伪角度与伪斜率；从获取的时频图像中提取Tamura纹理特征；将时频脊线斜度特征与Tamura纹理特征通过数值求和的特征融合方式组成特征向量；将特征向量输入ELM中，通过ELM判断轴承的运行状态，实现轴承故障诊断。本方案与现有技术相比，提出了描述线性变速工况下故障特征的稳定特征指标，该特征具有较好的状态感知稳定性与灵敏性，具有较高的鲁棒性。在此基础上，提出了时频脊线斜度特征与Tamura图像特征数值相加的特征融合方式，利用融合特征能够实现轴承故障的准确识别。
本发明授权基于时频脊线的线性变速工况下的滚动轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时频脊线的线性变速工况下的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取线性变速工况下的滚动轴承振动信号，其中，所述振动信号采用振动加速度传感器采集； 步骤2：从所述振动信号中选取一个时间段作为待测信号，将所述待测信号利用时频分析方法转换为含有时频脊线特征的时频图像； 步骤3：从所述时频图像中提取时频脊线斜度特征，所述时频脊线斜度特征包括伪斜率特征与伪角度特征； 步骤4：从所述时频图像中提取时频图像特征，所述时频图像特征为Tamura特征； 步骤5：将时频脊线斜度特征与Tamura纹理特征转化为融合特征； 步骤6：利用所述时频脊线特征、Tamura特征以及融合特征作为特征指标进行故障状态分类识别，以实现滚动轴承的故障诊断。
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