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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种基于多信息融合的轴承故障诊断方法及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：CN115293201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202210876471.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多信息融合的轴承故障诊断方法及系统是由郑龙魁;田海涛设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多信息融合的轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多信息融合的轴承故障诊断方法及系统，步骤一：采集轴承的时间振动信号，根据轴承转速和采样频率计算出轴承每转一圈所采集的样本点数，根据计算出的样本点数将所采集的时间振动信号分为多个样本，按照一定的比例将样本分为训练数据集和测试数据集，并添加相应的类别标签；步骤二：构建包含提取数据特征、冲击特征、时域特征和频域特征的信号特征提取层；步骤三：采用ELM分类器模型对经验池传递来的数据特征进行随机映射和结果输出；步骤四：采用训练数据集训练轴承故障诊断模型的输出权值，并将训练好的权值用于测试数据集进行故障诊断。本发明可以提取多种不同属性的信号特征并进行有效的融合，便于轴承的故障诊断。

本发明授权一种基于多信息融合的轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多信息融合的轴承故障诊断方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤一：采集轴承的时间振动信号，根据轴承转速和采样频率计算出轴承每转一圈所采集的样本点数，根据计算出的样本点数将所采集的时间振动信号分为多个样本，按照一定的比例将样本分为训练数据集和测试数据集，并添加相应的类别标签； 步骤二：构建包含提取数据特征、冲击特征、时域特征和频域特征的信号特征提取层；信号特征提取层提取的数据特征包括平均值、标准方差、平均绝对误差和偏差，具体如下： A.平均值—展示样本之间的平均水平： 式中：为一个样本所包含数据的个数即样本点数；为样本中的第个元素； B.标准方差—展示每个个体相对于样本平均值的离散情况： 式中：为每个样本的平均值； C.平均绝对误差—展示样本中实际误差的大小： D.偏度—展示样本中数据分布不对称的程度： 式中：为样本的标准方差； 信号特征提取层提取的时域特征包括能量和差分，具体如下： A．能量—用于反映时域信号的能量大小： B．差分—用于反映时域信号的差分情况： 步骤三：采用ELM分类器模型对经验池传递来的数据特征进行随机映射和结果输出；首先利用ELM的随机映射层进行随机映射，得到样本的特征矩阵，其公式表达式如下： 式中：和分别为权值矩阵和阈值向量，其可通过初始化得到，l是隐含层的节点数；为随机映射层的激活函数，其表达式可表示但不局限于以下表达式： 其次，利用ELM的输出算法得到训练的输出权值，其表达式如下： 式中：为输出权值；为特征矩阵的逆矩阵；是样本的标签； 步骤四：采用训练数据集训练轴承故障诊断模型的输出权值，并将训练好的权值用于测试数据集进行故障诊断。

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