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龙图腾网获悉湖北斯微特传动有限公司申请的专利一种基于多传感器融合的减速机故障预测方法及系统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：CN120670909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510790672.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于多传感器融合的减速机故障预测方法及系统是由余运清;董红刚;刘峰;孔涵森设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器融合的减速机故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多传感器融合的减速机故障预测方法及系统，属于故障预测领域，包括S1、获取减速机运行数据进行预处理，得到标准化待检测数据，并进行分层级特征提取；S2、构建工况基准库，将多层级特征与工况基准库进行比对，确定减速机的当前工况类别，并进行动态修正，得到各层级特征的偏离度值；S3、将各层级特征的偏离度值进行多传感器协同评估，得到综合故障风险评分；S4、根据综合故障风险评分进行动态故障诊断，得到减速机的故障类型；S5、将减速机的故障类型及运行数据存储至故障库中，并基于维护策略自适应，生成维护策略建议。本发明实现了对减速机故障的准确预测和分类。

本发明授权一种基于多传感器融合的减速机故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的减速机故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过多传感器获取减速机的运行数据，对所述减速机的运行数据进行预处理，得到标准化待检测数据，并对所述标准化待检测数据进行分层级特征提取，得到多层级特征，所述多层级特征包括机械层级特征、热力学层级特征和运行工况层级特征，其中， 所述机械层级特征包括振动能量特征、振动包络特征和频谱特征； 所述热力学层级特征包括温度绝对值、温度变化率和温度梯度； 所述运行工况层级特征包括负载特征、转速特征和油液特征； S2、构建工况基准库，将所述多层级特征分别与工况基准库进行比对，确定减速机的当前工况类别，并根据所述减速机的当前工况类别对多层级特征分别进行动态修正，得到各层级特征的偏离度值； S3、将所述各层级特征的偏离度值进行多传感器协同评估，得到综合故障风险评分； S4、根据所述综合故障风险评分进行动态故障诊断，得到减速机的故障类型； S5、将所述减速机的故障类型及运行数据存储至故障库中，并基于维护策略自适应，生成维护策略建议。

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