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龙图腾网获悉上海交通大学;上海智能制造功能平台有限公司申请的专利基于DCAE与最大均值差异的滚珠丝杠健康评估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：CN115344950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202110520861.2，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于DCAE与最大均值差异的滚珠丝杠健康评估方法是由黄亦翔;夏鹏程;刘成良设计研发完成，并于2021-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DCAE与最大均值差异的滚珠丝杠健康评估方法在说明书摘要公布了：一种基于DCAE与最大均值差异的滚珠丝杠健康评估方法，通过采集滚珠丝杠在正常性能下工作时的信号以生成训练样本对去噪卷积自编码器进行训练，将训练样本输入训练后的去噪卷积自编码器得到基线特征，通过采集待评估滚珠丝杠的工作信号并生成待评估样本，经训练后的去噪卷积自编码器提取得到样本特征；再根据基线特征与样本特征的最大均值差异值映射为待评估滚珠丝杠的健康值。本发明仅需获取滚珠丝杠在非常健康状态下的信号即可建立模型，无需多个退化状态下的数据以建立关键特征。

本发明授权基于DCAE与最大均值差异的滚珠丝杠健康评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于去噪卷积自编码器与最大均值差异的滚珠丝杠健康评估方法，其特征在于，通过采集滚珠丝杠在正常性能下工作时的信号以生成训练样本对去噪卷积自编码器进行训练，将训练样本输入训练后的去噪卷积自编码器得到基线特征，通过采集待评估滚珠丝杠的工作信号并生成待评估样本，经训练后的去噪卷积自编码器提取得到样本特征；再根据基线特征与样本特征的最大均值差异值映射为待评估滚珠丝杠的健康值； 所述的采集正常性能下工作时的信号是指：通过安装在滚珠丝杠上的振动传感器采集正常性能下的滚珠丝杠在稳定连续工作时的振动信号，进一步将其划分为多个信号样本用于模型训练； 所述的振动传感器布置于丝杠螺母和滚珠丝杠两端轴承座；采集到的振动信号至少包含一个振动方向； 所述的去噪卷积自编码器，包括：一个编码器和一个解码器，对输入信息进行表征学习，其中：编码器将输入空间映射到特征空间，再由解码器映射回输入空间，使得重构误差尽量小从而学习到输入所包含的最有效信息； 所述的编码器依次包括噪声层和与之相连的多个依次交替连接的一维卷积层和批归一化层； 所述的解码器包括：多个依次交替连接的一维反卷积层和批归一化层； 所述的训练，通过均方误差损失函数进行，迭代优化损失函数值，达到预设迭代步数后停止，得到训练完成的去噪卷积自编码器，具体包括：对去噪卷积自编码器进行逐层训练和对去噪卷积自编码器进行整体微调训练，其中：逐层训练过程首先将编码器的第一个一维卷积层和批归一化层与解码器的最后一个一维卷积层和批归一化层按原先顺序依次连接，迭代训练这个新的去噪卷积自编码器；然后将编码器的前两个一维卷积层和批归一化层与解码器的最后两个一维卷积层和批归一化层按原先顺序依次连接，迭代训练这个新的去噪卷积自编码器；以此类推，直到所有的层均被包含；整体微调训练过程是在逐层训练后，对完整的去噪卷积自编码器进行训练。

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