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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种滚动直线导轨副的磨损状态识别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：CN116861342B 。

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：202310824914.9，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种滚动直线导轨副的磨损状态识别方法是由周长光;王铁强;冯虎田设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种滚动直线导轨副的磨损状态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种滚动直线导轨副的磨损状态识别方法，应用于滚动直线导轨副性能测试技术领域。本发明通过振动信号采集系统获取滚动直线导轨副运行状态下的振动信号，同时测量滚动直线导轨副预紧拖动力变化；使用基于自适应噪声的完全集合经验模态分解对原始振动信号进行分解与重构，降低噪声干扰；通过提取重构信号的多尺度模糊熵构建特征集；采用核主成分分析法对原始特征空间进行降维，构建新的特征集合；建立基于灰狼优化算法的随机森林模型，利用三种磨损状态的混合特征集训练模型；利用训练好的模型实现滚动直线导轨副的磨损状态识别。本发明方法所提取特征可准确表征导轨副的磨损状态，适用于滚动直线导轨副磨损状态识别。

本发明授权一种滚动直线导轨副的磨损状态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种滚动直线导轨副的磨损状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用预紧拖动力试验台和振动信号采集系统测量滚动直线导轨副的预紧拖动力变化和对应的振动信号； S2、确定滚动直线导轨副磨损状态，将其作为标签； S3、利用基于自适应噪声的完全集合经验模态分解对原始振动信号进行分解与重构； S4、对重构信号进行多尺度模糊熵分析，提取个尺度下的模糊熵，构建表征导轨副磨损状态的特征集； S5、利用核主成分分析法对原始特征空间进行降维处理； S6、建立基于灰狼优化算法的随机森林模型，将添加标签后的特征集进行标准化处理并按比例划分为训练集与测试集，将训练集导入该模型，通过灰狼优化算法寻找决策树数目与最小叶子节点数的最优值； S7、将测试集导入训练好的模型识别导轨副磨损状态，并将识别的导轨副磨损状态与真实状态进行比较来获取模型的准确性； S8、针对待识别的滚动直线导轨副，执行S1、S3-S5，获得其不带标签的特征集，之后利用训练好的模型识别滚动直线导轨副的磨损状态。

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