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龙图腾网获悉西安理工大学;中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司申请的专利基于Koopman空间变换与马氏距离的风机健康评价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：CN120100656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510577811.6，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权基于Koopman空间变换与马氏距离的风机健康评价方法是由余向阳;刘仲尧;高春阳;蔡庆森;崔昱捷设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Koopman空间变换与马氏距离的风机健康评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开的基于Koopman空间变换与马氏距离的风机健康评价方法，首先采集系统的低频信号与高频振动信号，对数据进行预处理后利用扩展动态模式分解构建二阶多项式基函数，求解Koopman算子实现非线性系统全局线性化；通过特征值分解筛选衰减率低且匹配齿轮磨损、轴承故障特征频率的关键模态；将实时数据投影至模态空间，计算其与正常状态分布的标准化马氏距离，结合历史数据构建健康指数模型，实现健康度量化及分级预警。本发明将Koopman理论与统计距离结合，解决了非线性风机系统的高维建模难题，实现了故障严重度与寿命损耗的精准映射，适用于齿轮箱、轴承等关键部件的健康管理，并扩展至水泵、压缩机等旋转机械领域。

本发明授权基于Koopman空间变换与马氏距离的风机健康评价方法在权利要求书中公布了：1.基于Koopman空间变换与马氏距离的风机健康评价方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1：采集风机的多源运行数据，包括基于数据采集与监视控制系统SCADA的低频信号和基于内容管理系统CMS的高频振动信号； 步骤2：对所述多源运行数据进行降噪处理、缺失值插补和时间对齐，生成规范数据集；具体如下： 对高频振动信号基于小波阈值去噪；利用线性插值法对低频信号进行缺失值插补；将高频振动数据采用滑动窗口均值法进行时间对齐； 步骤2针对高频振动信号中的高频噪声与故障冲击，采用小波阈值去噪，具体如下： 先将高频振动信号分解为低频近似系数与高频细节系数： 其中，低频近似系数代表设备运行趋势，高频细节系数代表噪声或故障脉冲； 再对进行软阈值处理： 其中，阈值噪声标准差；Q是信号长度；是小波变换分解中最高层的细节系数； 对采用低通滤波、下采样得到低频近似； 再将高频振动信号进行重构： ； 步骤3：通过Koopman空间变换将步骤2的规范数据集进行线性化表示；利用EDMD拓展模块分解，近似求解K算子； 步骤4：在Koopman空间中提取表征系统动态的特征模态，计算故障状态数据与规范数据集的马氏距离； 步骤5：基于所述马氏距离与历史健康数据的关联关系，建立风机健康评价模型，量化设备健康状态。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安理工大学;中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，其通讯地址为：710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。