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龍圖騰網恭喜寧波大學申請的專利一種軸承故障診斷方法及系統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：CN114662386B 。

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：202210248788.2，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種軸承故障診斷方法及系統是由張成波;崔玉國;劉凱;李錦棒設計研發完成，并于2022-03-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種軸承故障診斷方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于軸承故障診斷技術領域，具體提供一種軸承故障診斷方法及系統，其中方法包括：采集電機定子繞組的原始電流信號S；對采集的電機原始定子電流信號S，進行基于遺傳算法的自適應變分模態分解VMD，得到k個分量信號IMF；對k個分量信號IMF計算多尺度樣本熵，以此得到軸承的故障特征矩陣；利用海鷗優化算法對支持向量機參數優化，并把得到的軸承故障的特征矩陣輸入支持向量機訓練模型；將測試集輸入支持向量機學習模型，從而輸出軸承故障診斷結果。該方案引進多尺度樣本熵獲取分解后信號特征并采用海鷗優化SVM算法對特征數據集分類，從而實現電機軸承故障的精確診斷，具有較高診斷精度，為設備安全穩定運行提供可靠依據。

本發明授權一種軸承故障診斷方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種軸承故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：S1，采集電機定子繞組的原始電流信號S；S2，對采集的電機原始定子電流信號S，進行基于遺傳算法的自適應變分模態分解VMD，得到k個分量信號IMF；S3，對k個分量信號IMF計算多尺度樣本熵，以此得到軸承的故障特征矩陣；S4，利用海鷗優化算法對支持向量機參數優化，并把得到的軸承故障的特征矩陣輸入支持向量機訓練模型；S5，將測試集輸入支持向量機學習模型，從而輸出軸承故障診斷結果；所述S4具體包括：步驟一：將輸入的數據樣本矩陣分為訓練樣本矩陣和測試樣本矩陣；步驟二：初始化海鷗種群，并設定SOA算法的控制參數；步驟三：計算適應度fit、個體最優適應度bestfit、群體最優適應度fitbest以及平均最優適應度avgfit；步驟四：更新海鷗位置并計算當前海鷗自適應度；步驟五：更新當前海鷗與最優海鷗之間的距離；步驟六：更新最優海鷗位置；步驟七：判別是否滿足終止條件，若滿足輸出bestc,bestg獲得初始SVM模型，若不滿足條件重復步驟四。

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寧波大學，其通訊地址為：315000 浙江省寧波市江北區風華路818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”。