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龙图腾网获悉郑州轻工业大学申请的专利强背景噪声下的高压辊磨机滚动轴承EEMD-FKU-PMCKD微弱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：CN117216636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202311178917.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权强背景噪声下的高压辊磨机滚动轴承EEMD-FKU-PMCKD微弱故障诊断方法是由谢贵重;徐帅强;张丽科;李浩;杜文辽;刘俊;王跃辉;郭迈迈;钟玉东;王良文;孟凡念;王昊琪;张玉彦设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本强背景噪声下的高压辊磨机滚动轴承EEMD-FKU-PMCKD微弱故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种强背景噪声下的高压辊磨机滚动轴承EEMD‑FKU‑PMCKD微弱故障诊断方法，对含强背景噪声的振动信号，用集合经验模态分解进行信号分解，获得IMF分量，以互相关系数、峭度作为指标，筛选出最优分量，重构原始信号。其次，基于快速谱峭度算法对重组信号进行一重滤波，对滤波信号做包络谱分析确定最大相关解卷积中参数的优化范围，根据粒子群算法对MCKD模型进行自适应参数优化，获得PMCKD中滤波器长度L、解卷积周期Ts和移位数M的最佳组合参数，将最佳优化参数结果回代到PMCKD模型对一重滤波信号进行自适应二次滤波增强。最后，包络谱提取的轴承故障特征频率与理论值进行对比，确定故障类型，实现故障诊断。

本发明授权强背景噪声下的高压辊磨机滚动轴承EEMD-FKU-PMCKD微弱故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.强背景噪声下的高压辊磨机滚动轴承EEMD-FKU-PMCKD微弱故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取信号 使用加速度传感器对高压辊磨机双辊滚动轴承进行数据采集，得到强噪声的振动加速度信号，所采集的振动加速度信号为径向方向； S2：对噪声振动信号进行多尺度分解 将原始输入信号用集合经验模态分解技术进行信号分解除噪，产生多尺度的本征模态分量； S3：重构信号 通过互相关系数和峭度阈值筛选出IMF分量中相关性最强子信号进行信号重构； S4：对重构信号进行快速谱峭度滤波，做出重构信号的快速谱峭度图，用来确定信号峭度值最大时对应的中心频率、频带宽度和层数，实现一次滤波，得到滤波信号； S5：确定参数优化范围 通过滤波信号包络谱中突出频率确定解卷积周期Ts范围，从而确定对MCKD算法中参数[L，T，M]的寻优范围，使用PSO算法进行自适应优化选参； S6：对一重滤波信号做特征增强 记录PMCKD中最佳组合参数[L，T，M]，回代到PMCKD模型中，对一重滤波信号做解卷积特征增强； S7：故障识别 对特征增强信号通过包络处理提取出滚动轴承故障特征，并与传动系统中轴承理论故障频率进行对比，得出诊断结果，实现故障诊断。

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