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龙图腾网获悉太行国家实验室;西北工业大学申请的专利基于机理与数据融合的滚动轴承故障诊断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：CN120951100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511469306.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于机理与数据融合的滚动轴承故障诊断方法是由陈映雪;邓皓骏;孔祥兴;缑林峰;李海旺设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机理与数据融合的滚动轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及航空发动机主轴承故障诊断领域，公开了基于机理与数据融合的滚动轴承故障诊断方法，通过构建轴承动力学模型，综合考虑轴承的故障尺寸、运行转速、承载载荷等关键影响因素，生成轴承故障状态数据；以轴承故障状态数据与轴承健康状态数据之间的差值作为优化函数，采用了改进的鹰鱼优化算法对轴承内圈的阻尼系数、刚度以及轴承外圈的阻尼系数、刚度作为优化变量进行寻优，最后利用TCN‑BiGRU‑CA模型对修正后的轴承动力学模型输出数据进行分析，输出故障诊断结果。本发明能有效解决传统动力学模型因参数简化导致仿真数据与实测数据差异过大的问题，显著提升航空发动机主轴承故障诊断的准确性和可靠性。

本发明授权基于机理与数据融合的滚动轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于机理与数据融合的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括： 步骤一、依据Hertz接触理论建立模型方程，构建轴承动力学模型； 步骤二、利用轴承动力学模型仿真生成健康轴承状态数据； 步骤三、在所述轴承动力学模型中引入几何形状规则的矩形剥落作为滚道的单点损伤故障，并构建引入所述损伤故障后的接触变形量分析模型； 步骤四、利用所述接触变形量分析模型仿真获得轴承故障状态数据，所述轴承故障状态数据包括矩形剥落位于内圈时的内圈故障状态数据以及矩形剥落位于外圈时的外圈故障状态数据； 步骤五：以轴承故障状态数据与轴承健康状态数据之间的差值作为优化函数，优化函数输出值最小为优化目标，轴承内圈的阻尼系数、刚度以及轴承外圈的阻尼系数、刚度作为优化变量，使用HFOA算法对轴承动力学模型进行修正，输出寻优后的轴承内圈的阻尼系数、刚度以及轴承外圈的阻尼系数、刚度，并得到修正后的轴承动力学模型； 步骤六：利用修正后的轴承动力学模型生成包含故障尺寸、主轴转速、负载以及故障类型的轴承状态仿真数据； 步骤七、建立嵌入通道注意力机制的TCN-BiGRU模型，以生成的所述轴承状态仿真数据为TCN-BiGRU模型的输入，对应的故障尺寸标签和故障类型标签为TCN-BiGRU模型的输出，对所述TCN-BiGRU模型进行训练，得到训练后的TCN-BiGRU-CA模型； 步骤八、利用TCN-BiGRU-CA模型对待分析的轴承实测状态数据进行分析，输出故障诊断结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人太行国家实验室;西北工业大学，其通讯地址为：610213 四川省成都市天府新区东山大道二段607号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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