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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种滚动轴承多通道信号故障诊断方法及相关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：CN119803931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411857881.9，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种滚动轴承多通道信号故障诊断方法及相关设备是由毛美姣;蒋智文;谭志飞;符训长;向炜鹏设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种滚动轴承多通道信号故障诊断方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提出了一种滚动轴承多通道信号故障诊断方法及相关设备，包括：采集目标滚动轴承的原始多通道振动信号；通过自适应多变量特征模态分解对原始多通道振动信号进行分解降噪，得到多通道本征模态分量；计算分解后的多通道本征模态分量的多通道综合指数，筛选出拥有最大多通道综合指数的多通道本征模态分量；通过全矢平方包络谱对筛选出的多通道本征模态分量进行分析，从而对滚动轴承进行故障诊断并得到滚动轴承故障诊断结果；与现有技术相比，本发明能够在自转频率及其倍频的干扰下准确地提取到滚动轴承的故障特征频率。

本发明授权一种滚动轴承多通道信号故障诊断方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种滚动轴承多通道信号故障诊断方法，其特征在于，包括： 步骤1，采集目标滚动轴承的原始多通道振动信号，并对原始多通道振动信号进行预处理； 步骤2，通过自适应多变量特征模态分解对原始多通道振动信号进行分解降噪，得到多通道本征模态分量； 步骤3，计算分解后的多通道本征模态分量的多通道综合指数，筛选出拥有最大多通道综合指数的多通道本征模态分量； 步骤4，通过全矢平方包络谱对筛选出的多通道本征模态分量进行分析，从而对滚动轴承进行故障诊断并得到滚动轴承故障诊断结果； 所述步骤2中自适应多变量特征模态分解包括： 输入多通道信号，即： Xn＝[xn,xn,…,xn],n＝1,2,…,N 其中,xn表示第o个通道信号； 设置自适应多变量模态分解的基本参数f，C，I，通过改进的斑马优化算法确定自适应多变量模态分解的参数L，K，f为采样频率，L为滤波器长度，C为第o个通道信号的剪切数，K为提取的最大模态数，I为最大迭代次数； 定义初始迭代i＝1并建立自适应FIR滤波器组，针对每个通道的信号，使用M个Hanning窗口构建一组均匀分布的自适应FIR滤波器； 获取分解的多通道模态分量，即： 其中，表示第i次迭代时第o通道信号分解的第m个模态分量，X表示由相同滤波器长度L的M行矩阵，表示第i次迭代时第o通道信号的第m个FIR滤波器，m＝1,2,…,M，表示卷积运算符号； 估计故障周期并更新滤波系数，自相关谱的定义如下： 多变量特征模态分解通过使用自相关谱确定故障周期然后根据估计的故障周期和上述分解的模态分量更新滤波器系数； 判断是否达到最大迭代次数I，如果i＝I，终止迭代过程并继续下一步，否则返回分解过程； 选择最终的多通道模态分解分量，计算所有两个相邻多通道模态分量之间的相关系数CC，通过构建多通道相关系数矩阵MCCM×M×o并锁定相关系数最大的两个多通道模态分量，计算该两个多通道模态分量的相关峰度，去除相关峰度较小的多通道模态分量并使M＝M-1； 进一步来说，计算相关系数的公式如下： 其中，CCm×m-1×o表示第o个通道的第m个和m-1个模态分量之间的相关系数，和分别表示第o个通道的第m个和m-1个模态分量的均值； 当达到最大模态数K时终止迭代过程并输出最终的多变量信号分解结果，K阶多通道模态Ukn的数学表达式如下： 其中，表示第o个通道的第k个分解模态分量； 所述步骤3中多通道综合指数的表达式MCI为： 其中，和分别是在第o个通道的第k个模态分量的峭度和特征能量比，No表示多变量信号的通道总数，N表示多变量信号的数据数量，σ是第k个模态分量的标准差，表示第o个通道的第k个分解模态分量的均值，f表示故障特征频率，Af、A2f、A3f是包络谱处前三阶故障特征频率的振幅，Atotal表示包络谱的总振幅。

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