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龙图腾网获悉东南大学申请的专利结合轴承动力学模型与机器学习模型的轴承故障测量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：CN120561711B 。

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：202511052943.3，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权结合轴承动力学模型与机器学习模型的轴承故障测量方法是由郝勇生;赵刚设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合轴承动力学模型与机器学习模型的轴承故障测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合轴承动力学模型与机器学习模型的轴承故障测量方法。具体步骤为：通过加速度传感器和霍尔传感器实时监测轴承的振动信号和主轴转速信号，利用快速傅里叶变换分析轴承振动信号和主轴转速信号的频率成分，并结合轴承动力学模型计算轴承内圈速度、保持架速度、滚子滑动速度、滚子滚动速度、滚子公转及自旋速度。通过将轴承各部件计算的速度与FFT分析的频率进行比较，区分出轴承各部件的实际振动频率和时域振动信号，最后使用机器学习模型对振动信号进行分类和故障识别。准确区分了轴承子部件的振动信号，实现了对轴承各个部件运行的实时监测和高精度故障测量。解决对轴承系统各个部件故障诊断精度低、动态工况适应度差的问题。

本发明授权结合轴承动力学模型与机器学习模型的轴承故障测量方法在权利要求书中公布了：1.一种结合轴承动力学模型与机器学习模型的轴承故障测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过加速度传感器获取轴承振动信号、霍尔传感器获取轴承主轴转速信号，确定轴承动力学模型计算所需基本参数； 步骤2：利用快速傅里叶变换分析步骤1的轴承振动信号频率和轴承主轴转速信号，确定轴承主轴实时转速及振动信号中主要频率成分；包括：轴承主轴实时频率、内圈实时频率、保持架实时频率、滚子公转和自旋实时频率； 步骤3：建立轴承动力学数值求解模型，将步骤2中轴承主轴实时转速代入轴承动力学数值求解模型中计算轴承内圈旋转角速度、保持架公转角速度、滚子与滚道间的相对滑动速度、滚子沿滚动方向的线速度、滚子公转角速度和滚子绕自身轴线自旋角速度； 步骤4：根据轴承各个运动子部件的运动频率和步骤2中轴承振动信号的频率成分对比，确定轴承主轴实时旋转频率、轴承内圈实时旋转频率、保持架实时公转频率、滚子公转频率、滚子自旋频率、滚子滑动与滚动频率； 步骤5：根据步骤4中确定的轴承子部件的运动频率f，以该运动频率为中点设计f±n*f的频率误差区间对步骤2中轴承振动信号频谱滤波，利用逆快速傅里叶变换准确区分轴承内圈、保持架、滚子公转及自旋的时域振动信号；0n1； 步骤6：使用机器学习模型对步骤5得到的轴承内圈、保持架、滚子公转及自旋的时域振动信号进行分类和故障识别，实现对轴承各个部件运行的实时监测和高精度故障测量。

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