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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于改进麻雀搜索算法的轴承故障检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：CN116380460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310352691.0，技术领域涉及：G01M13/04；该发明授权一种基于改进麻雀搜索算法的轴承故障检测方法是由檀健;韩斌彬设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进麻雀搜索算法的轴承故障检测方法在说明书摘要公布了：一种基于改进麻雀搜索算法的轴承故障检测方法，在种群初始化阶段引入了一个改进的Chebyshev混沌映射来增加种群的多样性，提高麻雀个体的遍历性，使得种群可以尽可能均匀分布搜索空间，达到更好的种群初始化效果；增加一种惯性权值来改善发现者的更新位置，以减小过早陷入局部最优的概率；提出一种自适应的选择变异策略，为麻雀在陷入局部最优时能够跳出，避免了现有技术容易出现的陷入局部最优解的问题。

本发明授权一种基于改进麻雀搜索算法的轴承故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进麻雀搜索算法的轴承故障检测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： 步骤1，采集轴承数据，通过选取其中的特征和类别来进行轴承运行故障识别；按7：3的比例划分好数据的训练集和测试集，分别为Data_train和Data_test； 步骤2，选取经典的SVM算法实现轴承运行故障识别，对SVM算法中的惩罚参数C值和核函数参数σ两个参数，通过后续步骤进行优化； 步骤3，设定麻雀搜索算法的参数，并利用非线性项改进后的Chebyshev公式进行麻雀种群的初始化，并将Chebyshev混沌映射产生序列值代入种群初始化中； 步骤4，将初值群落带入到SVM的参数中，将分类的准确度Accuracy作为适应度值fitness，并按照从大到小排序； 步骤5，优化算法在发现食物阶段的搜索方式，加入一个惯性权值来进行调节，根据惯性权值来更新发现者的位置； 步骤6，发现者在寻找到下一个位置后，依据步骤5中加入惯性权值后，更新SVM的两个参数，重新计算分类的准确度即适应度值；将该群落的适应度最差的位置记为Xworst； 步骤7，设计一个自适应的选择变异策略以及进行该策略需要满足的两个条件；两个条件为自适应线性变化值小于随机数和迭代后最优适应度未变化；自适应的选择变异策略包括高斯分布扰动和柯西变异两部分； 步骤7中，对于策略需满足条件，第一个为，首先定义一个自适应线性变化的值如果随机数rC，则认定符合变异的条件；第二个为，经过两次迭代后，最优适应度都未能发生变化，则认定已经陷入到了局部最优，需要进行变异； 步骤8，不断重复步骤3～步骤7，直至达到SVM中的准确度Accuracy最大的迭代次数为止； 步骤9，得到最优适应度值，也就是最高的准确度Accuracy；记录此时SVM算法中的惩罚参数C值和核函数参数两个参数的值并保存，后续轴承故障检测中，调用该保存参数下的SVM算法进行处理，得到相应的故障检测结果。

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