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龙图腾网获悉重庆中烟工业有限责任公司申请的专利轴承故障检测方法、装置及电子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：CN116242610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211654869.9，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权轴承故障检测方法、装置及电子设备是由刘昌宏;李生春;张志华设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本轴承故障检测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种轴承故障检测方法、装置及电子设备。方法包括：获取待测轴承的振动信号；将振动信号变换到归一化的傅里叶频谱的支撑域；根据预设的迭代前‑后向搜索算法对支撑域进行傅里叶频谱的分割，得到多个连续的频率分段范围；根据预设的故障特征能量指标最大化策略，从多个连续的频率分段范围中，确定最大故障特征能量指标所对应的模式分量，作为对故障特征敏感的最优模式分量；对最优模式分量进行包络解调分析，得到待测轴承的检测结果，其中，当包络解调得到的包络解调谱中存在表征故障特征频率及倍频峰值谱线时，得到表征待测轴承存在故障的检测结果。有利于提高对轴承故障检测的准确性与可靠性。

本发明授权轴承故障检测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种轴承故障检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待测轴承的振动信号； 将所述振动信号变换到归一化的傅里叶频谱的支撑域； 根据预设的迭代前-后向搜索算法对所述支撑域进行傅里叶频谱的分割，得到多个连续的频率分段范围； 根据预设的故障特征能量指标最大化策略，从所述多个连续的频率分段范围中，确定最大故障特征能量指标所对应的模式分量，作为对故障特征敏感的最优模式分量； 对所述最优模式分量进行包络解调分析，得到所述待测轴承的检测结果，其中，当包络解调得到的包络解调谱中存在表征故障特征频率及倍频峰值谱线时，得到表征所述待测轴承存在故障的所述检测结果； 将所述振动信号变换到归一化的傅里叶频谱的支撑域，包括： 将所述振动信号变换到归一化的傅里叶频谱[0,π]，以作为初始的支撑域； 根据预设的迭代前-后向搜索算法对所述支撑域进行傅里叶频谱的分割，得到多个连续的频率分段范围，包括： 将所述初始的支撑域[0,π]划分为[0,]与[,π]，其中，通过所述故障特征能量指标最大化策略得到； 以为起点，在傅里叶频域区间[0,]与[,π]，分别进行逐次前向迭代与逐次后向迭代，其中，第一次前向迭代包括：将[0,]两分为[0,]与[,]，其中，通过所述故障特征能量指标最大化策略得到；傅里叶频段[,]对应的候选经验小波频响函数ψn表示为： ； 其中，表示频率；；fcf表示故障特征频率；fs表示采样频率；指最优截止频率边界值，由下式得到： ； 其中，FCE指故障特征能量指标，指经验小波变换系数；Q表示傅里叶频谱分割数量； 第一次后向迭代包括：将[,π]两分为[,]与[,π]；通过所述故障特征能量指标最大化策略得到； 通过第一次前向迭代搜索与第一次后向迭代搜索，将傅里叶频谱支撑[0,π]分割为四个连续的频域支撑[0,]、[,]、[,]、[,π]； 通过第n次前向迭代搜索与向后迭代搜索，将傅里叶频谱支撑[0,π]分割为[0,]、[,]、[,]、[,]、[,]、[,]、[,]、[,π]，以得到所述多个连续的频率分段范围； 所述故障特征能量指标FCE的计算公式表示为： ； 其中，xt指输入的实信号；Hilbert算子，用于计算实信号所对应的虚部；FFT算子表示快速傅里叶变换，N表示信号xt的序列长度；表示故障特征频率倍频的最高阶次，表示搜索频率与高阶倍频的容许频率误差值。

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