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龙图腾网获悉盐城数融智升科技有限公司申请的专利一种基于数据分析的轴承故障诊断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：CN119691632B 。

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：202411364270.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于数据分析的轴承故障诊断方法及系统是由邹小勇;周晓慧;陶兆华;朱信贺设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据分析的轴承故障诊断方法及系统，具体涉及轴承故障诊断技术领域，通过将初步可用系数和预设初步可用系数阈值进行对比，判断振动传感器采集的目标轴承的振动信号的数据初步可用情况；再将最终可用系数和预设最终可用系数阈值进行对比，若最终可用系数小于预设最终可用系数阈值，判断数据的最终可用情况，并对于最终可用的数据，对其所上传的振动信号进行预处理，并根据预处理后的振动信号得到目标轴承的振动频谱图集，根据预设轴承振动故障对应的故障类型和振动频谱图集对目标轴承的进行故障诊断，这样一来，能够确定所采集的关于轴承振动故障相关的数据是准确的，使得当前的轴承振动故障诊断系统的所诊断的结果较为准确。

本发明授权一种基于数据分析的轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标轴承当前的传感器位置信息和电磁干扰信息，并从传感器位置信息和电磁干扰信息中提取关于传感器数据的初步可用的关键特征，并对关键特征进行分析，判断数据初步可用情况； 对于初步可用的数据，获取其传输至轴承振动故障诊断系统的数据传输信息，并从数据传输信息中提取关于传感器数据的最终可用的关键特征，判断数据的最终可用情况； 对于最终可用的数据，对其所上传的振动信号进行预处理，并根据预处理后的振动信号得到目标轴承的振动频谱图集； 根据预设轴承振动故障所对应的故障类型进行特征提取对应的特征频率，根据其对应的特征频率和振动频谱图集对目标轴承进行故障诊断； 判断数据初步可用情况包括： 通过传感器位置信息生成传感器位置偏差指数，通过电磁干扰信息生成电磁干扰偏差指数，根据传感器位置偏差指数和电磁干扰偏差指数判断数据初步可用情况； 传感器位置偏差指数的获取方法为： 获取目标轴承中每一振动传感器当前的实际位置图像，得到实际位置图像集； 将实际位置图像集中的每一图像和对应的预设位置图像集中的图像进行重合，计算每个传感器的图像位置直线移动距离，得到该传感器的位置直线移动距离； 将目标轴承中每个传感器的位置直线移动距离相加，得到传感器位置偏差指数； 电磁干扰偏差指数的获取方法为： 获取当前目标轴承工作时周围的电磁干扰信号，并对其进行预处理，得到有效电磁干扰信号，并标记为Bt； 使用Morlet小波对有效电磁干扰信号Bt，进行小波变化，其公式为： 式中，Wa,b是小波系数，a和b是尺度参数和平移参数，用于控制小波函数的伸缩和平移，ψ是母小波函数，ψ*是其共轭复数； 使用小波系数Wa,b计算当前电磁干扰指数Byx，计算的公式为：Byx＝∑a,b|Wa,b|2，其中，|Wa,b|2表示小波系数的能量； 计算当前电磁干扰指数和预设电磁干扰指数阈值的差值，得到当前电磁干扰偏差指数； 将传感器位置偏差指数和电磁干扰偏差指数进行加权求和，得到初步可用系数，计算的公式为：Tgf＝a1×Gnx+a2×Sfv，式中，Tgf为初步可用系数，Gnx和Sfv分别为传感器位置偏差指数和电磁干扰偏差指数，a1和a2分别为传感器位置偏差指数和电磁干扰偏差指数的预设比例系数，且a1和a2均大于0； 将初步可用系数和预设初步可用系数阈值进行对比，若初步可用系数小于预设初步可用系数阈值，则判定出传感器所采集的关于目标轴承振动故障诊断相关的数据初步可用； 对于最终可用的数据，对其所上传的振动信号进行预处理，并根据预处理后的振动信号得到目标轴承的振动频谱图集包括： 对每一振动传感器所上传的对应的振动信号进行预处理，得到该振动传感器的时域信号xt，对时域信号xt进行快速傅里叶变换，将其转换为频域的复数信号Xf，其中f表示频率； 计算振动信号的幅度谱|Xf|，|Xf|表示频域信号的振幅； 将频率f对应的振动信号的幅度绘制成频谱图，在频谱图中，横轴表示频率，纵轴表示振动信号的幅度，将该频谱图作为该传感器的频谱图； 获取所有振动传感器对应的频谱图，得到频谱图集； 根据预设轴承振动故障所对应的故障类型进行特征提取对应的特征频率，根据其对应的特征频率和振动频谱图集对目标轴承的进行故障诊断包括： 预设轴承振动故障所对应的故障类型包括内圈故障、外圈故障、滚动体故障和空间频率故障； 内圈故障对应的特征频率的计算公式为：式中，fBPFI为内圈故障对应的特征频率，d是轴承内圈的直径；D是轴承外圈的直径；fc是轴承的旋转频率； 外圈故障对应的特征频率的计算公式为：式中，fBPFO为外圈故障对应的特征频率，d是轴承内圈的直径；D是轴承外圈的直径；fc是轴承的旋转频率； 滚动体故障对应的特征频率的计算公式为：式中，fBSF为滚动体故障对应的特征频率，n为轴承的滚动体数量，fc是轴承的旋转频率； 空间频率故障对应的特征频率的计算公式为：式中，fFT为空间频率故障对应的特征频率，m为保持架的杆数，fr是保持架的旋转频率； 根据内圈故障、外圈故障、滚动体故障和空间频率故障对应的特征频率和振动频谱图集对目标轴承进行故障诊断； 根据内圈故障、外圈故障、滚动体故障和空间频率故障对应的特征频率和振动频谱图集对目标轴承的进行故障诊断包括： 对于振动频谱图集中的每一个频谱图，分别获取内圈故障、外圈故障、滚动体故障和空间频率故障对应的特征频率及其特征频率倍频在该频谱图能量值，得到若干目标能量值； 将每一个频谱图中所有的目标能量值全部剔除，提取剩余的能量值，并计算剩余能量值的平均值，得到平均能量值； 将每一目标能量值和平均能量值进行对比，若该目标能量值大于平均能量值，则将目标轴承的振动故障类型中记为该振动故障类型； 若该目标能量值不大于平均能量值，则表示目标轴承的不存在该振动故障类型； 获取振动频谱图集中所有频谱图对应的轴承振动故障类型，得到目标轴承的所有轴承振动故障类型； 从数据传输信息中提取关于传感器数据的最终可用的关键特征，判断数据的最终可用情况包括： 通过数据传输信息中生成数据传输频率一致指数和数据传输完整指数，根据数据传输频率一致指数和数据传输完整指数判断数据最终可用情况，包括： 数据传输频率一致指数的获取方法为： 将目标轴承中每一振动传感器最近一次上传至轴承振动故障诊断系统的数据所对应的时间，得到数据上传时间序列； 计算上传时间序列中所有的任意两个数据之间的绝对差值，并将计算的所有的绝对差值进行集合，得到绝对差值集合； 将绝对差值集合中大于预设差值阈值的数据标记为1，计算绝对差值集合中1的个数和数据总个数的比值，得到数据传输频率一致指数； 数据传输完整指数的获取方法为： 分别将目标轴承中每一振动传感器最近一次上传至轴承振动故障诊断系统的数据进行对应的标记，记为发出标记； 获取轴承振动故障诊断系统所接收到的振动传感器的数据的所有标记，记为接收标记，并将发出标记和接收标记进行一一对应，获取发出标记和接收标记不符合个数，记为缺失标记个数； 计算缺失标记个数和发出标记的比值，得到数据传输完整指数； 将数据传输频率一致指数和数据传输完整指数进行加权求和，得到最终可用系数，将最终可用系数和预设最终可用系数阈值进行对比，若最终可用系数小于预设最终可用系数阈值，则判定出轴承振动故障诊断系统获取的关于目标轴承振动故障诊断相关的数据最终可用。

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