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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种旋转机械设备轴承故障预测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：CN120030313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510502627.5，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种旋转机械设备轴承故障预测方法是由刘强;赖泓熙;徐晓鸣;徐芷婷;黄辉源;陈培荣;代政伟;付家辉;熊铎云;陈明皓;徐文轩;钱奕丞设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种旋转机械设备轴承故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种旋转机械设备轴承故障预测方法，涉及轴承故障预测技术领域，所述方法包括：基于目标场景的场景特征信息，交互轴承故障大数据，获取故障记录集；对故障记录集进行基于故障类别的聚类划分，并分析聚类划分结果获取多工况预测参考指标集；根据多工况预测参考指标集，进行多个工况的预测资源分配，获取多个工况的预测倾斜系数集；结合故障记录集与预测倾斜系数集，构建并训练轴承故障预测模型，其中，轴承故障预测模型包括多个预测子网络，且多个预测子网络具有工况标记；通过轴承故障预测模型，进行基于轴承实时监测数据的故障预测，获取故障预测结果。进而达成在线监测、监测完整、预警能力好的技术效果。

本发明授权一种旋转机械设备轴承故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种旋转机械设备轴承故障预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于目标场景的场景特征信息，交互轴承故障大数据，获取故障记录集； 对所述故障记录集进行基于故障类别的聚类划分，并基于聚类划分结果进行频度维度分析、强度维度分析与广度维度分析，获取多工况预测参考指标集； 根据所述多工况预测参考指标集，进行多个工况的预测资源分配，获取多个工况的预测倾斜系数集，其中，所述预测倾斜系数集包括多个工况的样本倾斜系数、调用倾斜系数与规模倾斜系数； 结合所述故障记录集与所述预测倾斜系数集，构建并训练轴承故障预测模型，其中，所述轴承故障预测模型包括多个预测子网络，且多个所述预测子网络具有工况标记； 通过所述轴承故障预测模型，进行基于轴承实时监测数据的故障预测，获取故障预测结果； 其中，结合所述故障记录集与所述预测倾斜系数集，构建并训练轴承故障预测模型，包括： 构建多个基于机器学习的判别网络，其中，多个所述判别网络基于不同的机器学习模型构建，且至少包括支持向量机、决策树、深度神经网络； 基于所述调用倾斜系数，定义多个工况对应的网络数量占比，划分多个所述判别网络为多个工况判别网络组； 基于所述规模倾斜系数，对多个所述工况判别网络组进行网络深度调整； 基于所述样本倾斜系数，定义多个所述工况判别网络组的样本容量，并对应于所述故障记录集提取多个工况样本集； 通过多个工况样本集进行多个网络深度调整后的所述工况判别网络组的监督训练，获取具有工况标记的多个所述预测子网络，并通过集成学习方法，生成所述轴承故障预测模型。

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