宁波大学宁思远获国家专利权
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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种数字孪生引导的滚动轴承早期故障信号去噪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：CN119848433B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510069123.9，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种数字孪生引导的滚动轴承早期故障信号去噪方法是由宁思远;谯自健;盖亚楠;王金坡;谢重阳;陈越鹏;林近山设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种数字孪生引导的滚动轴承早期故障信号去噪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信号去噪技术领域，且公开了一种数字孪生引导的滚动轴承早期故障信号去噪方法，包括以下步骤：步骤S1，将实验台的运行工况与轴承参数输入进轴承动力学方程并结合真实设备轴承历史数据，构建滚动轴承数字孪生模型，并生成健康状态下的仿真振动信号；步骤S2，获取少量实测信号对数字孪生模型进行更新；其中，将运行初期少量实时监测数据与生成健康状态下的仿真振动信号相结合。该种数字孪生引导的滚动轴承早期故障信号去噪方法，数字孪生生成高质量仿真数据，首次将数字孪生技术应用于滚动轴承故障信号去噪中，验证了在复杂工业环境下利用数字孪生生成与实际运行高度一致的仿真数据进行信号处理的可行性。
本发明授权一种数字孪生引导的滚动轴承早期故障信号去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种数字孪生引导的滚动轴承早期故障信号去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，将实验台的运行工况与轴承参数输入进轴承动力学方程并结合真实设备轴承历史数据，构建滚动轴承数字孪生模型，并生成健康状态下的仿真振动信号； 步骤S2，获取少量实测信号对数字孪生模型进行更新；其中，将运行初期少量实时监测数据与生成健康状态下的仿真振动信号相结合，通过利用余弦相似度更新数字孪生模型，并在更新后的模型中注入早期微弱故障特征； 步骤S3，构建基于对抗策略的去噪算法，将实时采集的实测信号输入生成器生成初步去噪信号，随后将其输入辨别器，同时将生成的无噪声且含有早期微弱故障特征的仿真信号作为辨别信号，用以修正去噪结果； 步骤S4，损失函数的值随着训练逐渐减小并趋于稳定，最后输出最终的去噪结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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