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龙图腾网获悉中核武汉核电运行技术股份有限公司申请的专利一种用于旋转机械状态监测的声发射信号特征分析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：CN119023262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202410949446.2，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种用于旋转机械状态监测的声发射信号特征分析方法是由侯修群;蒋庆磊;张益舟;苗碧琪设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于旋转机械状态监测的声发射信号特征分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及声发射信号特征分析技术领域，旨在解决高噪声发射信号的特征提取与分析问题，本发明提供一种用于旋转机械状态监测的声发射信号特征分析方法，包括：将旋转设备检修完成的数据作为基准数据，计算基准数据的特征；计算基准特征的阈值，对正常运行数据的特征进行计算，获取特征的均值和标准差，超过均值K倍标准差作为特征异常的阈值；实时监测时，采用定期触发采集的方式，每次采集时长为N秒的声发射数据，并计算相应的特征指标，同时缓存队列中保存S*N秒的缓存数据；将实时特征指标与基准特征指标阈值进行对比，若出现特征指标超阈值，则进一步明确声发射信号超阈值原因，同时将缓存的原始数据以文件的形式存入；若特征指标未超阈值，则仅将实时特征存入数据库中。

本发明授权一种用于旋转机械状态监测的声发射信号特征分析方法在权利要求书中公布了：1.一种用于旋转机械状态监测的声发射信号特征分析方法，其特征在于，包括： 步骤1：将旋转设备检修完成的数据作为基准数据，基准数据特征包括相对底噪有效值和相对冲击事件次数，计算基准数据的特征； 计算声发射信号底噪有效值的具体步骤如下： 1设置一个长度为N窗口W，设置滑窗的重叠率为ε； 2设置一个空的特征值列表，并通过计算不断向列表中添加特征值； 3从声发射信号的第一个数据开始，将声发射信号序列中的前N个数值纳入滑动窗口W内，形成滑窗内的信号序列，计算滑窗内的信号序列的特征值； 4按照滑窗的重叠率ε沿着声发射信号序列向后滑动计算窗口W，滑动步长由下式计算得到： STEP＝maxFloor1-ε×N,1 式中，STEP表示滑动距离，Floor表示向下取整数，若计算得到的STEP为0，则STEP取1； 5按照滑动步长滑动窗口，获得新的滑窗数据序列，并重新计算滑窗数据序列的特征值，并将其加入特征值列表中； 6重复上述步骤4-5，直到声发射信号序列的最后一个元素进入滑窗中，滑窗终止，计算相应的特征值，并将其加入到特征值列表中，得到最终的特征值列表； 7绘制特征列表分布的直方图，特征值的计算精度γ的计算公式如下所示： γ＝maxCharater-minCharaterM 式中，γ表示特征值计算精度，max表示最大值，min表示最小值，Charater表示特征值列表，M表示直方图横坐标网格数； 8根据特征列表分布直方图的第一个最高点的横坐标，得到声发射底噪信号的特征值； 9选择窗口W的长度N； 10选择滑窗重叠率ε； 11旋转设备安装完成后，根据选择的滑窗长度N和滑窗重叠率ε，计算获得包括有效值在内的底噪信号各类特征值； 12通过下式计算获得相对声发射信号底噪有效值： RMSNoise_Relative＝RMSNoise-RMSNoise_BaseRMSNoise_Base RMSNoise_Relative表示相对声发射信号底噪有效值，RMSNoise_Base表示基准信号底噪有效值，RMSNoise表示实时声发射信号的底噪有效值； 相对冲击事件次数反映摩擦副的相互接触情况，正常运行时摩擦副间相对运动应有充分的润滑，当润滑不足，摩擦副直接接触程度加剧时，单位时间内的冲击事件次数增加； 步骤2：计算基准特征的阈值，对正常运行数据的特征进行计算，获取特征的均值和标准差，超过均值K倍标准差作为特征异常的阈值； 步骤3：实时监测时，采用定期触发采集的方式，每次采集时长为N秒的声发射数据，并计算相应的特征指标，同时缓存队列中保存S*N秒的缓存数据； 步骤4：将实时特征指标与基准特征指标阈值进行对比，若出现特征指标超阈值，则进一步明确声发射信号超阈值原因，同时将缓存的原始数据以文件的形式存入；若特征指标未超阈值，则仅将实时特征存入数据库中。

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