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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于自适应小波分解的旋转机械故障分析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：CN116992268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310946789.9，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权一种基于自适应小波分解的旋转机械故障分析方法及系统是由张晔;高庆设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应小波分解的旋转机械故障分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应小波分解的旋转机械故障分析方法及系统，其中，方法包括采集待分析旋转机械的振动信号并进行数据预处理，得到数据样本；通过特征提取模块对所述数据样本进行深度特征提取处理，得到深度特征；将所述深度特征输入到自适应小波分解模型，输出得到目标分解特征；对所述目标分解特征进行故障类型判别处理，得到故障分析结果。本发明实施例通过自适应小波分解模型进行小波滤波器及小波分解路由的自动学习，进而在旋转机械故障分析任务中将故障分量与干扰分量分离，有效提升了方法的抗噪性能，能够广泛应用于智能监控技术领域。

本发明授权一种基于自适应小波分解的旋转机械故障分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应小波分解的旋转机械故障分析方法，其特征在于，所述方法包括： 采集待分析旋转机械的振动信号并进行数据预处理，得到数据样本； 通过特征提取模块对所述数据样本进行深度特征提取处理，得到深度特征； 将所述深度特征输入到自适应小波分解模型，输出得到目标分解特征，所述自适应小波分解模型包括高低频自适应分解模块、高低频频带自适应选择模块、退出层自适应选择模块，所述高低频自适应分解模块包括基于数据驱动的神经网络； 对所述目标分解特征进行故障类型判别处理，得到故障分析结果； 所述将所述深度特征输入到自适应小波分解模型，输出得到目标分解特征，包括： 通过所述高低频自适应分解模块对所述深度特征进行分解处理，得到频带分量集合，所述频带分量集合包括低频分量和高频分量； 通过所述高低频频带自适应选择模块从所述频带分量集合中选择一个分量作为深度特征，并返回至所述通过所述高低频自适应分解模块对所述深度特征进行分解处理这一步骤，直到所述高低频自适应分解模块的层数到达预设阈值； 通过所述退出层自适应选择模块从所述高低频频带自适应选择模块中选择一个选择层作为退出层，输出得到目标分解特征； 所述通过所述高低频自适应分解模块对所述深度特征进行分解处理，得到频带分量集合，包括： 根据时间顺序对所述深度特征进行排列处理，得到特征序列，所述特征序列包括奇序列和偶序列； 将所述特征序列输入到基于数据驱动的神经网络，所述基于数据驱动的神经网络包括更新器和预测器; 将所述奇序列输入到所述更新器，并将所述更新器的输出与所述偶序列进行相加处理，得到低频分量； 将所述低频分量输入到所述预测器，并将所述奇序列与所述预测器的输出进行相减处理，得到高频分量； 所述对所述目标分解特征进行故障类型判别处理，得到故障分析结果，包括： 获取所述退出层的所有前序层的未选择频带特征; 分别对所述未选择频带特征和所述目标分解特征进行池化处理，并对池化后的特征进行连接处理，得到分类特征； 将所述分类特征输入线性分类器进行故障类别判别，得到故障分析结果。

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