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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利气泡熵和AOA优化SVM模型参数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：CN115329815B 。

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：202210971698.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权气泡熵和AOA优化SVM模型参数的轴承故障诊断方法及系统是由陈剑;杨惠杰设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本气泡熵和AOA优化SVM模型参数的轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种气泡熵和AOA优化SVM模型参数的轴承故障诊断方法及系统，所述方法包括：采集轴承故障的振动信号；对振动信号添加自适应白噪声后进行分解，以获取初始IMF分量，并对所有的初始IMF分量进行筛选，以获取需要的IMF分量；计算每个筛选得到的IMF分量对应的气泡熵，并根据得到的所有气泡熵重构特征向量；将特征向量输入至故障诊断分类模型，获取轴承的故障类型，其中，故障诊断分类模型为采用算术优化算法优化的支持向量机模型。本发明通过自适应噪声集合经验模态分解和气泡熵实现有效特征提取，剔除了信号中的噪声干扰；采用算术优化算法优化惩罚因子和核参数，避免了SVM模型陷入局部最优，提高其故障诊断分类的结果的准确性。

本发明授权气泡熵和AOA优化SVM模型参数的轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种气泡熵和AOA优化SVM模型参数的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括： 采集轴承故障的振动信号； 对所述振动信号添加自适应白噪声后进行分解，以获取初始IMF分量，并对所有的所述初始IMF分量进行筛选，以获取需要的IMF分量； 计算每个筛选得到的IMF分量对应的气泡熵，并根据得到的所有气泡熵重构特征向量 将所述特征向量输入至故障诊断分类模型，获取所述轴承的故障类型，其中，所述故障诊断分类模型为采用算术优化算法优化的支持向量机模型； 其中，计算每个筛选得到的IMF分量对应的气泡熵包括： 将筛选得到的每个IMF分量分别进行相空间重构，以获取第一矩阵和第二矩阵，其中，所述第二矩阵的维数比所述第一矩阵的维数大一维； 根据所述第一矩阵和第二矩阵获取所述每个IMF分量对应的第一瑞丽熵和第二瑞丽熵； 根据所述第一瑞丽熵和所述第二瑞丽熵计算每个IMF分量对应的气泡熵，所述气泡熵根据下式计算： 其中，BE表示气泡熵；表示第二瑞丽熵；表示第一瑞丽熵； 获取瑞丽熵的步骤包括： 对矩阵中每一行中的相邻元素顺序进行交换，直至每一行元素的顺序为从左到右依次增大，并统计每一行的交换次数； 获取关于出现的每种交换次数与该交换次数的个数直方图，并将所述直方图归一化，以获取出现的每一种交换次数的概率，并计算其瑞丽熵。

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