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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于声强图像与特征信号提取的液压马达故障预定位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：CN115563482B 。

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：202211297721.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于声强图像与特征信号提取的液压马达故障预定位方法是由陈淑梅;陈旭;孟祥铭;罗远明;黄惠;杜恒;李雨铮设计研发完成，并于2022-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声强图像与特征信号提取的液压马达故障预定位方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于声强图像与特征信号提取的液压马达故障预定位方法，包括以下步骤；步骤S1：获取液压马达内部各部件的振动特征频率；步骤S2：获取噪声时域信号；步骤S3：通过算法得到具有大贡献量的时域信号并去除干扰信号，进而得到由马达内部各部件噪声信号组成的非稳定性时域信号；步骤S4：初步判断马达内部产生振动噪声的主要部件；步骤S5：获取液压马达的声强可视化图像；步骤S6：对声强可视化图像进行高分辨率重构，得到马达外表面噪声分布情况，判断产生振动噪声的主要部位；步骤S7：进一步得到精确的产生振动噪声的主要部件，实现液压马达故障预定位；本发明可解决传统故障特征分析方法无法精确判断故障部件的问题，实现马达故障的预定位。

本发明授权基于声强图像与特征信号提取的液压马达故障预定位方法在权利要求书中公布了：1.基于声强图像与特征信号提取的液压马达故障预定位方法，其特征在于：包括以下步骤； 步骤S1：获取液压马达内部各部件的振动特征频率； 步骤S2：基于声压测试实验，获取液压马达工作时的噪声时域信号； 步骤S3：基于步骤S2得到的液压马达振动噪声时域信号，通过信号降噪算法得到其中具有大贡献量的时域信号并去除干扰信号，进而得到由马达内部各部件噪声信号组成的非稳定性时域信号； 步骤S4：基于步骤S3得到的非稳定性时域信号，通过特征信号提取算法将其分解为多个信号分量，提取其中与原信号具有大相关度的时域信号并转换为频域信号，以得到液压马达内部产生振动噪声的主要频率，通过与步骤S1得到的振动特征频率对比拟合，得到对应频率的部件，进而初步判断马达内部产生振动噪声的主要部件； 步骤S5：基于声强测试实验，获取液压马达的声强可视化图像； 步骤S6：基于步骤S5得到的声强可视化图像，通过压缩感知技术对其进行高分辨率重构，得到具有精确噪声强点的马达外表面噪声分布情况，进而从外部判断液压马达产生振动噪声的主要部位； 步骤S7：结合步骤S6得到的马达外部噪声分布情况与步骤S4初步判断的马达内部产生振动噪声的部件，筛除具有相同振动噪声频率而未处于噪声强点处的部件，进一步得到精确的产生振动噪声的主要部件，实现液压马达故障预定位。

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