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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种旋转机械复合故障诊断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：CN120316630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510817076.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种旋转机械复合故障诊断方法及系统是由赵新维;李可;宿磊;李宇森;顾杰斐设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种旋转机械复合故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种旋转机械复合故障诊断方法及系统，涉及机械信号处理与设备故障诊断技术领域，该方法通过采集滚动轴承内外圈故障信号，利用滑动窗口滤波器定位谐振频带，计算模态优化指标筛选含故障特征的模态；借助包络谐波积谱估计故障特征频率，剔除未收敛子信号；基于改进的稀疏贝叶斯学习（SBL）分类模型结合变分贝叶斯推理（VBI）分离复合故障信号；最后通过包络解调判断故障类型。本发明解决了强噪声干扰下复合故障特征难以分离、传统方法依赖先验知识的问题，实现了高效准确的旋转机械复合故障诊断，抗噪性强。

本发明授权一种旋转机械复合故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种旋转机械复合故障诊断方法，其特征在于，包括： S1：采集滚动轴承内外圈故障信号，基于滑动窗口滤波器定位故障信号谐振频带，分离出子信号集合，逐次计算各子信号的模态优化指标值，选取模态优化指标值最大的前四个子信号，并通过计算信号间相关系数剔除冗余分量，保留包含故障特征的模态；其中所述模态优化指标值由峭度、包络谱峭度和互信息组成，其计算方式为： 其中 MIx1,x2＝Hx2-Hx2|x1； 式中，MOI为模态优化指标值；Kurt为峭度；ESK为包络谱峭度；MI为互信息；xn为信号的时域序列；为时域信号的均值；N为信号长度；n表示索引；Afn表示包络谱在频率fn处的幅值；为包络谱的均值；Hx2为信号x2的熵值；Hx2|x1为信号x1已知时，信号x2的条件熵； S2：基于包络解调估计谐振频带的故障特征频率，利用包络谐波积谱对剩余子信号进行频率估计，剔除未收敛的子信号，将剩余信号的包络谐波积谱值作为故障特征频率； S3：基于改进的稀疏贝叶斯学习分类模型对最优子信号进行分类，通过变分贝叶斯推理更新求解最大后验概率，实现复合故障信号的分离； S4：对分离后的信号进行包络解调，根据是否存在轴承故障特征频率判断具体故障类型。

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