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龍圖騰網恭喜四川輕化工大學申請的專利一種VMD-SCO-MCNN的智能化軸承故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119202728B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411685537.6，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權一種VMD-SCO-MCNN的智能化軸承故障診斷方法是由唐宇峰;李家偉;曹睿;何俚秋;呂奇;熊婭伶;石硯秋;劉惺設計研發完成，并于2024-11-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種VMD-SCO-MCNN的智能化軸承故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種VMD?SCO?MCNN的智能化軸承故障診斷方法，屬于故障診斷技術領域，其內容包括：獲取軸承在正常及不同故障類型下的振動信號；采用變分模態分解方法VMD對振動信號進行預處理，分解并去除噪聲后重構生成新信號；采用短時傅里葉變換STFT將新信號轉化成為二維時頻圖像；采用鯊魚合作優化算法SCO優化多尺度卷積神經網絡MCNN的超參數；將二維時頻圖像輸入優化超參數后的MCNN模型進行訓練；將待診斷軸承故障診斷信號進行降噪及二維時頻圖像轉化后，輸入到VMD?SCO?MCNN模型中實現軸承故障診斷。本發明對提高軸承故障診斷準確率、指導設備維護維修具有十分重要的實際意義。

本發明授權一種VMD-SCO-MCNN的智能化軸承故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種VMD-SCO-MCNN的智能化軸承故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一：獲取軸承在正常情況及不同故障類型下的待訓練振動信號；步驟二：采用變分模態分解對振動信號進行降噪預處理，對信號分解、去噪、重構而生成新振動信號；步驟三：將新振動信號通過短時傅里葉變換轉換為二維時頻圖像；步驟四：設置鯊魚合作優化算法所需參數；所述鯊魚合作優化算法所需參數，包括白鰭礁鯊個體數量M、鯊魚領袖比例Mp，0Mp1，最大灰礁鯊數量SH，團隊搜索范圍Tp，0Tp0.1，最大移動步長比St，0St0.1，放棄追逐迭代次數D和放棄追逐比例DP，0DP0.3，最大迭代次數tmax；所述鯊魚合作優化算法是一種全新的元啟發式群智能搜索優化算法，該算法包含白鰭礁鯊和灰礁鯊兩種不同類型個體相互協作，在初始化階段后，其搜索步驟要反復計算六個關鍵階段：1領袖選舉；2生成灰礁鯊；3構建捕獵團隊；4團隊圍捕：5追逐；6放棄追逐；在初始化階段，隨機生成M條白鰭礁鯊，其表達式為：Bi0＝lb+ub-lb×rand0,1其中，Bi代表第i條白鰭礁鯊個體的位置，上標0代表是初始化階段，則Bi0代表第i條白鰭礁鯊在初始化階段的位置；i＝1,2,…M，lb為搜索域的下限，ub為搜索域的上限，Bi0，lb，ub都是N維向量，其中N代表求解問題維度，rand0,1代表0～1之間的隨機數組成的N維向量；1在領袖選舉階段，計算M條白鰭礁鯊的適應度值，選取適應度值最優的P條白鰭礁鯊作為領袖：P＝roundM×Mp其中，P為領袖白鰭礁鯊的數量，Mp為鯊魚領袖比例，round函數代表對括號內的數值四舍五入取整數；2在生成灰礁鯊階段，對于選舉出來的P條領袖白鰭礁鯊，在每個領袖周圍的團隊搜索范圍Tp內隨機生成不同數量的灰礁鯊，灰礁鯊的數量與白鰭礁鯊領袖的適應度值有關，每個領袖周圍生成的灰礁鯊的數量表示為：Sat＝SH×1-Fat-FmintFmaxt-Fmint其中，SH最大灰礁鯊數量，上標t代表當前循環的次數，Sat為第a條白鰭礁鯊領袖周圍生成的灰礁鯊的數量，a＝1,2,…P，Fa是第a條白鰭礁鯊領袖的適應度值，Fmaxt和Fmint是a條白鰭礁鯊領袖中適應度值的最大值和最小值；而生成的每條灰礁鯊的位置為：Hajt＝BAat+ub-lb×rand0,1×Tp其中，Hajt代表第a條白鰭礁鯊領袖周邊生成的第j條灰礁鯊的位置，BAat為第a條白鰭礁鯊領袖的位置，Hajt和BAat均是N維向量；3在構建捕獵團隊階段，對于白鰭礁鯊領袖，將該領袖以及由該領袖生成的灰礁鯊組成一個捕獵團隊，對于非領袖的白鰭礁鯊，則由各白鰭礁鯊個體分別組成一個捕獵團隊；4在團隊圍捕階段，首先計算每個團隊中每條鯊魚的適應度值，其次計算每個團隊的團隊平均適應度值FTit和平均位置BSit，最后通過平均適應度值對比，得到適應度值最優團隊的平均適應度值FTmint和平均位置BSmint，以及最差團隊的平均適應度值FTmaxt；5在追逐階段，首先，對于每個團隊，該團隊白鰭礁鯊位置移動至全隊適應度值最優的位置；其次，對于非適應度值最優團隊，該團隊中的白鰭礁鯊會向著最優團隊平均位置的方向進行移動，其移動的步長大小Di和團隊平均適應度值有關：Dit＝St×ub-lb×FTit-FTmintFTmaxt-FTmint其中，St為最大移動步長比，則非最優團隊的白鰭礁鯊位置會更新為：Bit+1＝Bit+Dit×BSmint-Bit其中，Bit+1為第t+1次循環第i條白鰭礁鯊個體的位置；最后，刪除所有灰礁鯊；6在放棄追逐階段，每經過D輪迭代次數，刪除平均適應度值最差的M×DP條團隊中的白鰭礁鯊，并在搜索域范圍內，按照初始化階段的方法重新生成M×DP條白鰭礁鯊，其中D為放棄追逐迭代次數，DP為放棄追逐比例；六個關鍵階段計算完成后，判斷是否完成迭代，若迭代完成，則搜索結束，輸出最優位置，若迭代未完成，則進入下一輪迭代；步驟五：以二維時頻圖像為輸入，通過鯊魚合作優化算法優化多尺度卷積神經網絡的超參數；步驟六：基于優化后的超參數，訓練得到基于VMD-SCO-MCNN的智能化軸承故障診斷方法的軸承故障診斷模型；步驟七：將待診斷的故障診斷信號進行降噪預處理，通過短時傅里葉變換轉化為二維時頻圖像，并將圖像輸入到訓練好的變分模態分解-鯊魚合作優化算法-多尺度卷積神經網絡的軸承故障診斷模型中，實現軸承故障診斷。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人四川輕化工大學，其通訊地址為：643000 四川省自貢市自流井區匯東學苑街180號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。