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龍圖騰網恭喜淮陰工學院申請的專利基于嵌入HD-RCF的GR-SWPT小波包算法的電動機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：CN115291103B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29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：202210899124.2，技術領域涉及：G01R31/34；該發明授權基于嵌入HD-RCF的GR-SWPT小波包算法的電動機故障診斷方法是由戴峻峰;張冬陽;于之洋;魏友業設計研發完成，并于2022-07-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于嵌入HD-RCF的GR-SWPT小波包算法的電動機故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于嵌入HD?RCF的GR?SWPT小波包算法的電動機故障診斷方法，在電機空載穩定運行下，采集電機正常狀態和故障狀態下的振動信號及定子電流信號；設計混沌動力學滾降因子β，構建基于混沌動力學滾降因子的升余弦濾波器HD?RCF；計算電機故障頻率及帶寬、上帶限系數和下帶限系數；利用HD?RCF產生的基函數及固定路徑方法，設計平穩小波包分解算法，實現對電機故障特征的提取；利用選擇監督型徑向基分類器對電機故障進行分類識別，采用兩級距離判定方式來確定聚類中心。本發明通過簡單的參數設置即可實現任意可調小波濾波器的產生；另外本發明在低采樣率條件下完成，能夠減少數據量，更適合構成在線嵌入式診斷系統，可以獲得較好的診斷效果。

本發明授權基于嵌入HD-RCF的GR-SWPT小波包算法的電動機故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于嵌入HD-RCF的GR-SWPT小波包算法的電動機故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：1在電動機空載穩定運行下，采集電動機正常狀態和故障狀態下的振動信號及定子電流信號；2設計混沌動力學滾降因子β，構建基于混沌動力學滾降因子的升余弦濾波器HD-RCF；3計算電動機故障頻率及帶寬、上帶限系數和下帶限系數；4利用HD-RCF產生的基函數及固定路徑方法，設計平穩小波包分解算法，實現對電動機故障特征的提?。和ㄟ^改變HD-RCF的β和Ts參數實現小波包基函數；確定GR-SWPT小波分解的固定路徑，利用GR-SWPT對電動機故障信號進行分解，獲得電動機故障特征；5利用選擇監督型徑向基分類器對電動機故障進行分類識別，采用兩級距離判定方式來確定聚類中心；所述步驟3實現過程如下：基于采集的電動機故障信號數據，計算電動機故障信號在0％，100％負載情況下的故障頻率，并計算濾波器帶寬BW： 其中，Ts為基帶傳輸寬度，β為混沌動力學滾降因子；重新定義上帶限系數Ub和下帶限系數Lb，并用新的帶寬系數來完成新的分解樹的建立：定義電動機故障特征對應的定子電流頻率定義式為： 其中，f0是電流基本分量，s是電動機滑動參數，k是分布f0兩側的故障諧波等級；在電動機負載為0％～100％范圍內，根據來確定上帶限系數和下帶限系數，保證上帶限系數和下帶限系數覆蓋的整個頻率變化范圍；步驟5所述采用兩級距離判定方式來確定聚類中心實現過程如下：S1隨機選取比較參數TT1，TT2，且保證TT1＞TT2；S2計算樣本集數據的質心，再計算每個樣本數據點與質心點的閔可夫斯基距離，將距離最近的數據點判定為第一個分類類別，在判定過程中，采用兩級距離判定分類的方式，即設定閔可夫斯基距離參數P＝1與P＝2兩種情況，從而獲得兩級距離對應的兩個分類；設數據點P，Q的坐標為：P＝{x1,x2,…,xn}，Q＝{y1,y2,…,yn}，則P，Q間的閔可夫斯基距離定義如下： S3繼續從集合中選取數據點，計算該選取的數據點到已產生類別點間的閔可夫斯基距離，若距離小于TT1，則將該點加入到已產生類中，若該選取的數據點到所有類別中心的閔可夫斯基距離都大于TT1，則將該選取的數據點作為一個新的類；S4如果該選取的數據點到類別質心的閔可夫斯基距離不僅小于TT1，而且小于TT2，則將該選取的數據點從集合中刪去；S5完成其他點的距離判斷，直到集合為空，算法結束；S6利用所獲取的各個類別作為初始m個質心，并計算剩余所有樣本到所有各個質心的閔可夫斯基距離；S7將剩余每個樣本按照距離最小的原則分配給與之對應的質心，形成m個簇；S8根據每個簇的所有樣本值的均值來更新每個簇的質心位置；S9重復S1至S8，直到所有的質心達到設定終止條件；S10比較閔可夫斯基距離在P＝1與P＝2情況下獲得的兩組質心位置：Zh1，Zh2，確定最終聚類中心的位置為：

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淮陰工學院，其通訊地址為：223003 江蘇省淮安市經濟技術開發區枚乘東路1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”。