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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种组合轴承故障诊断方法和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：CN116593159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310667173.8，技术领域涉及：G01M13/04；该发明授权一种组合轴承故障诊断方法和系统是由余文念;林正宇;陈子旭;曾强;张路;余永波;章朝栋;何志祥设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种组合轴承故障诊断方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种组合轴承故障诊断方法和系统，组合轴承安装在轴承试验台上，轴承试验台具有控制器和与控制器相连的数据采集元件，数据采集元件包括用于以及采集组合轴承油膜温度分布的温度传感器、用于采集组合轴承运行时的油膜压力的压力传感器、用于采集主轴转速的转速传感器、用于采集组合轴承运行时产生的声发射信号的m个声发射传感器、用于采集组合轴承运行时所产生的振动信号的n个振动传感器，控制器用于接收和处理各个传感器采集到的信号。本发明组合轴承故障诊断方法利用振动数据、声发射数据、油膜压力和油膜温度这四种类型的数据，即两个不同的动态响应数据和两个润滑特性数据，获取的系统故障信息全面，使得故障诊断精度更高。

本发明授权一种组合轴承故障诊断方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种组合轴承故障诊断方法，其特征在于，所述组合轴承安装在轴承试验台上，所述轴承试验台具有控制器和与控制器相连的数据采集元件，所述数据采集元件包括用于以及采集组合轴承油膜温度分布的温度传感器、用于采集组合轴承运行时的油膜压力的压力传感器、用于采集主轴转速的转速传感器、用于采集组合轴承运行时产生的声发射信号的m个声发射传感器、用于采集组合轴承运行时所产生的振动信号的n个振动传感器，所述控制器用于接收和处理各个传感器采集到的信号； 所述故障诊断方法包括如下步骤： 1待轴承试验台的运行工况达到稳定后，获取来自n个振动传感器的信号VB1,VB2,…,VBn，获取来自m个声发射传感器的信号分别为AE1,AE2,…,AEm，将每个振动传感器和声发射传感器采集到的信号进行无重叠的连续分割，设分割之后，每个振动信号的样本长度为每个声发射信号的样本长度为 2按如下公式计算振动信号的功率谱熵 其中,为振动信号的功率谱密度， 为第i个振动传感器的振动信号的功率谱密度的组成元素， 为的元素个数， 为第i个振动传感器功率谱密度总能量, 为每个频率点的能量占总能量之比； 3对振动信号进行傅里叶变换处理，获得振动信号的频域表示，取0～1025Hz所对应的幅值，记为并对其进行最大-最小归一化处理； 4采用小波降噪的方式对声发射信号进行降噪处理，采用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解方法对降噪后的声发射信号进行分解，并提取其前五个内涵模态分量IMF1～IMF5，按如下公式计算第i个声发射传感器的声发射信号的能量熵 其中，为第i个声发射传感器的第j个IMF的能量，为每个IMF能量占总能量之比； 5对声发射信号进行傅里叶变换，获得声发射信号的频域表示，取0～50kHz所对应的幅值，记为并对其进行最大-最小归一化处理； 6采集轴承试验台运转平稳后的油膜温度T和油膜压力P，分别对油膜温度T和油膜压力P进行最大-最小归一化处理； 7将振动信号的频域幅值输入特征提取网络，设来自第i个振动传感器的数据经过特征提取网络之后的输出为 8获取振动特征FVB，振动特征FVB为所有振动传感器的数据经过特征提取网络之后的输出的加权融合； 9将声发射信号的频域幅值输入特征提取网络，设来自第i个声发射传感器的数据经过特征提取网络之后的输出为 10获取声发射特征FAE，声发射特征FAE为所有声发射传感器的数据经过特征提取网络之后的输出的加权融合； 11特征融合：将展平为一维向量的振动特征FVB、展平为一维向量的声发射特征FAE、以及步骤6中处理后的油膜温度数据T和油膜压力数据P进行特征融合，得到分类器网络的输入特征F＝[FVB,FAE,T,P]； 12故障诊断：将步骤11的特征F输入分类器网络，得到故障诊断结果。

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