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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于DBO-VMD的变工况风机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：CN116776920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310628512.1，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权基于DBO-VMD的变工况风机轴承故障诊断方法是由杨延西;卢帅;高异;武莉;吴亚丽设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DBO-VMD的变工况风机轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DBO‑VMD的变工况风机轴承故障诊断方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、数据预处理阶段；步骤2、DBO算法优化VMD参数[K,α]阶段；步骤3、VMD分解、信号重构阶段；步骤4、数据集生成阶段；步骤5、故障诊断阶段。本发明解决了风机轴承故障诊断领域现有技术中存在的变工况故障特征提取能力不足、VMD分解优化方法收敛速度较慢的问题。

本发明授权基于DBO-VMD的变工况风机轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于DBO-VMD的变工况风机轴承故障诊断方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1、数据预处理阶段； 所述步骤1具体按照以下步骤实施： 步骤1.1、选择CWRU数据集中的驱动端数据； 步骤1.2、制作驱动端数据标签，包括10种数据，其中故障数据有9种，分别为：ba_7、ba_14、ba_21、ir_7、ir_14、ir_21、or_7、or_14、or_21和1种正常状态的数据nc；ba_X为滚动体故障，ir_X为内圈故障，or_X为外圈故障； 步骤2、DBO算法优化VMD参数[,]阶段； 所述步骤2中，首先选择一种状态的轴承振动数据，作为DBO算法的输入数据；然后构造DBO算法的适应度函数；初始化DBO算法的参数，开始迭代DBO算法的参数；最后获取DBO算法的运行结果，将结果带入VMD算法； 所述步骤2具体按照以下步骤实施： 步骤2.1、截取轴承故障数据片段； 步骤2.2、构造数据片段的平均包络熵函数； 步骤2.3、建立DBO算法模型，初始化参数，开始数量为M次的算法迭代； 步骤2.4、在一次迭代过程中，开启循环数量为种群数量N的循环，并执行步骤2.5-2.8； 步骤2.5、更新滚球蜣螂的位置信息； 步骤2.6、更新孵卵球的位置信息； 步骤2.7、更新成年蜣螂的位置信息； 步骤2.8、更新小偷蜣螂的位置信息； 步骤2.9、次循环次数加1； 步骤2.10、当次循环结束后，主循环次数加1； 步骤2.11、得到全局最优位置及适应度函数值； 所述步骤2中， DBO算法的模型建立：模拟的蜣螂具体行为包括以下： a滚球 设定蜣螂在整个搜索空间中沿着给定的方向移动，以太阳光作为蜣螂运动的导航，假定光源强度也会影响蜣螂路径，在滚动过程中，蜣螂的位置更新计算公式为： 1 式中：为更新后的滚球蜣螂位置；为当前迭代次数；为蜣螂的位置信息；为是一个常量，表示偏转系数，取值范围在0,0.2]；为取值范围为0,1；为自然系数；为全局最差位置；为光强的变化； 在式1中，参数和的合适选取至关重要，通常情况下，值为0.1，值为0.3，模拟使蜣螂偏离原有方向的自然因素，当为1时，代表方向没有偏离，为-1时，表示方向偏离原有方向，值越大表示光源越弱，通过控制光源的大小，扩大搜索范围； b跳舞 使用正切函数得到新的滚动方向，在获得新的方向后，蜣螂会朝这个方向滚球，位置更新公式如式2： 2 式中：为更新后的跳舞蜣螂位置；为偏转角，取值范围是[0,] 上式中，取值为0、2、时，认为位置没有更新，取其它值时，则认为蜣螂的位置进行了更新； c繁殖 提出一种边界选择策略，边界选择策略概念定义如式3所示： 3 式中：为产卵区域的下界和上界；为当前局部最优位置；为优化问题的下界和上界；，表示最大迭代次数； 一旦确定了产卵区域，雌性蜣螂就会选择这个区域的卵球产卵，在DBO算法中，假设每个雌蜣螂在每次迭代中只会下一个卵，根据式3可知，产卵区域的边界范围是随值动态变化的，因此卵球的位置在迭代过程中也是动态变化的，它的更新公式如下： 4 式中：为更新后的卵球位置；为第次迭代的位置信息；为两个独立的随机向量； d觅食 根据成年蜣螂的觅食过程，建立最优觅食区域模型，如式5： 5 式中：为最佳觅食区域的下界和上界；为全局最优位置； 根据繁殖位置更新的原理，得到如下式的蜣螂觅食位置更新公式： 6 式中：为更新后的觅食蜣螂位置；为服从正态分布的随机数； e偷窃 在蜣螂群体中，有一部分的蜣螂会偷窃其他蜣螂的粪球，称之为小偷蜣螂，由式5可知，是最优的食物源，因此，假设的周围是竞争食物的最佳位置，小偷蜣螂的位置信息按照下式更新： 7 式中：为更新后的小偷蜣螂位置；为常量；为服从正态分布的随机向量； 适应度函数的选取：选取VMD分解后的模态的包络熵作为DBO的适应度函数，它的计算公式如下： 8 式中：为的归一化表示；为希尔伯特变换解调后的包络信号；为包络熵； 经过DBO算法的迭代，可以得到10种数据VMD分解的最优参数[,]以及平均包络熵的最小值； 步骤3、VMD分解、信号重构阶段； 步骤4、数据集生成阶段； 步骤5、故障诊断阶段。

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