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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种滚动轴承故障预测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：CN115130495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210518746.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种滚动轴承故障预测方法及系统是由王航;徐仁义;张博文;彭敏俊;王晨阳;张元东设计研发完成，并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种滚动轴承故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及故障检测领域，提供了一种轴承故障检测算法及系统，通过局部均值分解算法对原始振动信号进行分解，并利用皮尔逊相关系数筛选出了有效PF分量，进而进行了信号的重构，去除了无关噪声信号的干扰，基于谐噪比和均方根值的乘积形式实现了轴承退化过程的特征提取，充分利用谐噪比对周期性冲击的敏感性，避免了均方根值对轴承初期退化敏感度较低的问题；基于Paris模型和Foreman模型构建了轴承不同退化过程的状态空间模型，相比于单一模型预测模型，更有效提高RUL的预测精度；基于欧氏距离实现了粒子滤波重采样过程的正则化，有效地提高了粒子的多样性，避免了基本粒子滤波的粒子耗尽现象，提高了对非线性状态的滤波估计精度。

本发明授权一种滚动轴承故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种滚动轴承故障预测方法，其特征在于，所述预测方法包括： 步骤1：获取原始振动信号； 步骤2：对所述原始振动信号进行预处理，得到预处理后的振动信号； 步骤3：基于预处理后的振动信号，计算得到振动信号的所有局部极值点； 步骤4：根据所述局部极值点，求出所有相邻的局部极值点的平均值和包络估计值； 步骤5：将所有相邻的局部极值点的平均值和包络估计值连接起来，得到局部均值函数和包络估计函数； 步骤6：从预处理后的振动信号中将局部均值函数分离出来，得到函数，然后利用包络估计函数进行解调，得到函数； 步骤7：将所述函数作为新函数重复步骤2-步骤6的计算，直到为纯调频函数； 步骤8：将步骤2-步骤7迭代过程得到的包络函数相乘得到包络信号，即：； 步骤9：将纯调频信号包络函数和包络信号相乘，得到第一个乘积函数分量：； 步骤10：将从原始振动信号中分离出来，得到一个新的信号，将作为原始数据重复步骤2-步骤8的步骤，循环次，直到为一个单调函数或极值点个数小于3时为止； 步骤11：原始振动信号经过上述步骤2-步骤10的迭代过程，被分解成一系列PF分量和一个残余分量，即：； 步骤12：计算每个PF分量与原始振动信号的相关程度，选择相关程度大于或等于设定阈值的能够完全诠释信号振动特性的PF分量，然后基于选择后的PF分量进行信号的重构； 步骤13：在重构信号的基础上，计算重构信号的均方根值RMS和谐噪比HNR，并基于RMS和HNR的乘积MSHNR实现重构信号的特征提取，生成MSHNR退化曲线，利用所述退化曲线的每个点处瞬时变化率实现滚动轴承稳定退化阶段和快速退化阶段的划分； 步骤14：在轴承稳定退化阶段，基于Paris模型构建轴承稳定退化阶段的状态空间模型，在快速退化阶段，基于Foreman模型构建快速退化阶段的状态空间模型； 步骤15：设置粒子滤波算法的基础参数；所述基础参数包括：粒子数目N、噪声方差Q、初始粒子方差P、步长tn、重采样门限Ntv以及空间维数n； 步骤16：对正则化粒子滤波中的粒子集进行初始化，从先验分布中采样N个粒子得到初始粒子集，每个粒子的初始化权值为； 步骤17：将测试数据集作为输入，输入到正则化粒子滤波中，从重要性密度函数中采样得到k时刻粒子集，即，代表k时刻的粒子，代表k时刻的观测值，同时计算k时刻每个粒子的权值，得到各个粒子权值后进行权值归一化，得到； 步骤18：基于所述归一化后的粒子权值计算有效粒子数，如果有效粒子数大于门限值Ntv，执行步骤17，如果小于门限值，执行步骤19； 步骤19：获取系统观测值序列和样本估计量观测矩阵，对于系统的实际观测值，取长度为L的序列；对于由样本集合中各样本值计算得出的观测值，取时间序列为[j=k-L+1，k]区间内的各样本，根据观测方程计算出相应的观测值； 计算系统观测值序列和每个粒子观测值估计值的欧氏距离； 将所述欧氏距离归一化到0,1区间得到； 基于重新分配样本权值，为； 从中进行再采样得到正则化后的新粒子集；其中，为k时刻粒子集，为各个粒子归一化后的权值； 步骤20：由计算当前时刻状态估计的滤波值； 步骤21：基于所述当前时刻状态估计的滤波值采用所述轴承稳定退化阶段的状态空间模型和快速退化阶段的状态空间模型递推得到当前时刻的滚动轴承故障预测结果； 步骤22：判断当前时刻是否达到最大预测步数tf，如果是则预测结束，退出算法，否则K=K+1，返回步骤15继续进行预测。

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