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龙图腾网获悉沈阳顺义科技股份有限公司申请的专利一种车辆齿轮箱的状态评估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：CN120046024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510527031.0，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种车辆齿轮箱的状态评估方法是由李英顺;郭占男;常鸿;刘立岩;李雪;应曙霞;匡博琪;郭丽楠;宋常鹏;张杨;于浚豪设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆齿轮箱的状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及齿轮箱状态评估技术领域，公开一种车辆齿轮箱的状态评估方法，包括以下步骤：S1、采集齿轮箱中油液的理化性能数据；S2、通过独立成分分析法ICA对采集的数据进行预处理，筛选出可作为模型输入的数据集；将模型输入数据集分为测试数据集和训练数据集；S3、对红嘴蓝鹊优化算法RBMO改进，包括通过拉丁超立方抽样法对RBMO种群初始化，提高种群初始化均匀度；在RBMO觅食阶段引入螺旋搜索策略提高红嘴蓝鹊搜索效率；在RBMO攻击阶段中引入权重因子对红嘴蓝鹊位置更新进行优化，得到改进的红嘴蓝鹊优化算法IRBMO等；本发明弥补了在训练过程中参数选择的盲目性的缺陷，提高了回归预测模型的预测精度。

本发明授权一种车辆齿轮箱的状态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种车辆齿轮箱的状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集齿轮箱中油液的理化性能数据； S2、通过独立成分分析法ICA对采集的数据进行预处理，筛选出可作为模型输入的数据集；将模型输入数据集分为测试数据集和训练数据集； S3、对红嘴蓝鹊优化算法RBMO改进，包括通过拉丁超立方抽样法对RBMO种群初始化，提高种群初始化均匀度；在RBMO觅食阶段引入螺旋搜索策略提高红嘴蓝鹊搜索效率；在RBMO攻击阶段中引入权重因子对红嘴蓝鹊位置更新进行优化，得到改进的红嘴蓝鹊优化算法IRBMO； 具体地，通过拉丁超立方抽样法对RBMO种群初始化，公式为： ； ； 式中：ai和bi为一个区间[ai,bi]的两端；是将区间[ai,bi]划分为n个子区间中第i个子区间的长度；k为1到n中随机的一个数；xij为从第k个子区间中选择的一个点；rand（0,1）是[0,1]之间均匀分布的随机数； 在RBMO觅食阶段引入螺旋搜索策略对红嘴蓝鹊位置更新进行优化公式为： 0≤Rand1＜0.5； 0.5≤Rand1≤1； 式中，t为当前迭代次数；Xit+1表示第i个个体在t+1次迭代的位置，p为[2,5]之间的随机数表示小团体中红嘴蓝喜鹊的数量，q为[10，n]之间的随机数表示成群时红嘴蓝鹊的数量，Xm表示随机选择的第m个个体，Xi表示第i个个体，Xrst表示当前迭代中随机选择的个体；Rand1为随机数；为指数函数用于调整螺旋的扩张或者收缩程度，c和l分别控制螺旋的紧密程度和周期性变化； 在RBMO攻击阶段中引入权重因子对红嘴蓝鹊位置更新进行优化公式为： ，0≤Randn＜0.5； ，0.5≤Randn≤1； ； ； 式中，Xfoodt表示食物的位置；Randn表示用于生成标准正态分布的随机数；T为最大迭代次数；CF为动态变量，随着迭代次数变化而变化；为权重因子； 最后判断全局最优值，公式为： ； 其中和分别表示第i只红嘴蓝鹊位置更新前后的适应度值； S4、采用改进的红嘴蓝鹊优化算法IRBMO对单类支持向量机OCSVM的关键参数进行寻优，构建IRBMO–OCSVM故障诊断模型，通过S2中的训练数据集对故障诊断模型进行训练； S5、将S2中的测试数据集输入到训练后的IRBMO–OCSVM模型中，对齿轮箱进行故障诊断，输出预测结果。

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