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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利基于改进神经混沌学习的轴承故障诊断方法和装置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：CN117113196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202311140446.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于改进神经混沌学习的轴承故障诊断方法和装置是由李志星;李天昊设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进神经混沌学习的轴承故障诊断方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于改进神经混沌学习的轴承故障诊断方法和装置。方法包括：获取使用数据矩阵；基于GLS神经元神经激活算法，根据所述使用数据矩阵和预设超参数，得到使用神经活动轨迹矩阵；基于拓扑传递性‑符号序列算法，根据所述超参数，对所述使用神经活动轨迹矩阵进行特征提取，得到使用归一化特征矩阵；根据所述使用归一化特征矩阵，计算得到使用均值表示向量；基于增强分类器，以所述使用均值表示向量为输入，输出使用故障分类结果向量。本方法解决了现有技术对数据矩阵部分缺失的敏感度较高，对小样本、不平衡数据矩阵诊断效果较差的问题。

本发明授权基于改进神经混沌学习的轴承故障诊断方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进神经混沌学习的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取使用数据矩阵； 基于GLS神经元神经激活算法，根据所述使用数据矩阵和预设超参数，得到使用神经活动轨迹矩阵； 基于拓扑传递性-符号序列算法，根据所述超参数，对所述使用神经活动轨迹矩阵进行特征提取，得到使用归一化特征矩阵； 根据所述使用归一化特征矩阵，计算得到使用均值表示向量； 基于增强分类器，以所述使用均值表示向量为输入，输出使用故障分类结果向量； 所述基于GLS神经元神经激活算法，根据所述使用数据矩阵和预设超参数，得到使用神经活动轨迹矩阵，包括： 其中，所述超参数包括初始神经活动值和神经刺激的epsilon邻域值； 根据所述初始神经活动值，设置GLS神经元神经激活算法的参数； 基于所述GLS神经元神经激活算法，根据所述使用数据矩阵和所述神经刺激的epsilon邻域值，得到使用神经活动轨迹矩阵； 所述基于拓扑传递性-符号序列算法，根据所述超参数，对所述使用神经活动轨迹矩阵进行特征提取，得到使用归一化特征矩阵，包括： 其中，所述超参数包括鉴别阈值； 根据所述使用神经活动轨迹矩阵； 根据所述使用神经活动轨迹矩阵，得到各矩阵对应神经元放电总时间； 遍历所述使用神经活动轨迹矩阵中各使用神经活动轨迹元素，针对每一个所述使用神经活动轨迹元素判断当前使用神经活动轨迹元素是否高于所述鉴别阈值，若是，将神经活动轨迹元素对应神经元放电时间累加，若不是，判断下一个神经活动轨迹元素； 根据所述神经元放电总时间和各所述神经元高于鉴别阈值的放电时间，得到拓扑传递性-符号序列特征； 根据各所述拓扑传递性-符号序列特征，得到归一化特征矩阵；其中，所述鉴别阈值决定了神经活动轨迹值的偏斜度。

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