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龙图腾网获悉太原科技大学申请的专利一种基于自适应特征增强的轴承故障检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：CN121499068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610045029.4，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种基于自适应特征增强的轴承故障检测方法及系统是由孙超利;毕朝冉;张国晨;石慧设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应特征增强的轴承故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机械设备状态监测技术领域，公开了一种基于自适应特征增强的轴承故障检测方法及系统，该方法包括：获取健康状态下的振动信号，构建健康状态流形模型；实时采集待测信号，计算其与健康状态流形模型间的异常距离；当异常距离大于预警阈值时，在预设参数邻域内进行迭代验证，确定最优分解参数及对应的最小异常距离；最后根据最小异常距离与故障确认阈值的比较结果，判定异常源于真实故障或分解参数失配，并选择性地发出告警或更新分解参数。本发明还公开了实现该方法的系统。本发明通过引入双重阈值决策与自适应参数寻优机制，解决了现有方法因工况变化易导致误报的问题，提高了故障检测的准确性和对工况变化的鲁棒性。

本发明授权一种基于自适应特征增强的轴承故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应特征增强的轴承故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取被监测轴承健康状态下的振动信号，并基于所述振动信号构建健康状态流形模型； S2、实时采集待测轴承的振动信号，使用当前的模态分解参数对所述实时采集的振动信号进行处理，并计算所述实时采集的振动信号与所述健康状态流形模型之间的异常距离； S3、判断在所述S2步骤中得到的异常距离是否大于预设的预警阈值；若是，则在预设的候选参数邻域内进行迭代验证，确定最优分解参数及对应的最小异常距离；所述在预设的候选参数邻域内进行迭代验证，确定最优分解参数及对应的最小异常距离，具体包括： 将所述当前的模态分解参数作为中心，确定所述候选参数邻域； 针对所述候选参数邻域内的各候选参数，重新对所述实时采集的振动信号进行处理，调取与所述各候选参数对应的所述健康状态流形模型，并计算二者之间的异常距离，得到异常距离集合； 采用最小值寻优算法对所述异常距离集合进行计算，将所述异常距离集合中值最小的异常距离确定为所述最小异常距离，并将得到所述最小异常距离的候选参数确定为所述最优分解参数； S4、判断在所述S3步骤中得到的最小异常距离是否大于预设的故障确认阈值；若是，则确认发生真实故障并发出故障告警信号；若否，则判定为分解参数失配，并将所述当前的模态分解参数更新为所述最优分解参数。

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