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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于滚道表面轮廓的滚珠丝杠副磨损状态识别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：CN115205512B 。

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：202210969305.8，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权基于滚道表面轮廓的滚珠丝杠副磨损状态识别方法是由周长光;王立东;翟光钰;冯虎田;欧屹设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于滚道表面轮廓的滚珠丝杠副磨损状态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于滚道表面轮廓的滚珠丝杠副磨损状态识别方法，包括：采集三个位置滚珠丝杠副丝杠滚道表面轮廓曲线，并对轮廓进行去除形状及高斯滤波处理；综合统计分析、递归分析以及分形分析方法提取滚道表面轮廓的主要特征，构建混合特征集合；通过随机森林法评估特征集合中每个特征的重要性，选取出包含95％信息的特征构建新的特征集合；建立基于遗传算法优化的支持向量机模型，利用两个滚道位置的混合特征集训练模型，根据遗传算法寻找最佳参数c和g；利用训练好的模型实现滚道位置磨损状态识别。本发明方法不仅可以克服传统上根据振动信号等手段识别滚珠丝杠副磨损状态存在的噪声干扰的缺点，而且该方法实用、便捷、精确度高、误差小。

本发明授权基于滚道表面轮廓的滚珠丝杠副磨损状态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于滚道表面轮廓的滚珠丝杠副磨损状态识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，采集三个滚道位置处滚珠丝杠副丝杠滚道表面轮廓曲线，并对轮廓进行去除形状以及高斯滤波处理； 步骤2，确定滚珠丝杠副磨损状态，将其作为标签； 步骤3，综合统计分析、递归分析以及分形分析方法提取滚道表面轮廓的主要特征，包括粗糙度、最大峰谷高度、均方根、递归律、分形维数以及多重分形谱宽，构建带标签的混合特征集合； 步骤4，评估混合特征集合中每个特征的重要性，之后根据重要性对混合特征集中的特征进行降序排列，提取包含原始信息超过P％的前m个特征构建新的混合特征集合； 步骤5，建立基于遗传算法优化的支持向量机模型，对所述新的混合特征集合进行归一化处理并提取两个滚道位置的混合特征集，之后导入建立的模型中进行训练，根据遗传算法选取最佳惩罚因子c和核函数参数g，完成模型的训练； 步骤6，将另一个滚道位置的混合特征集导入训练好的模型实现该滚道位置磨损状态识别，并将其与真实状态比较，获取模型的准确性； 步骤7，针对待识别的滚珠丝杠副，执行步骤1、步骤3至步骤4，获得其不带标签的混合特征集合，之后利用训练好的模型识别滚珠丝杠副的磨损状态。

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