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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利基于多源振动信号的滚动轴承故障诊断方法、系统及介质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：CN119643147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411707446.8，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权基于多源振动信号的滚动轴承故障诊断方法、系统及介质是由国杰;尹龙飞;杨洁;刘晨;赵晓臣;张新玉设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源振动信号的滚动轴承故障诊断方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于多源振动信号的滚动轴承故障诊断方法、系统及介质，涉及滚动轴承故障诊断领域，方法包括：利用PCA方法对所有加速度传感器采集的振动信号进行融合；采用滑动窗口法将融合信号样本划分为多个子样本；采用时频特征提取计算每个子样本的多个特征值，并基于随机森林模型进行滚动轴承故障类型的判别，筛选得到每个子样本的重要特征值；利用MTF生成每个子样本的二维图像，并基于CBAM和每个子样本的重要特征值，动态调整各子样本对应二维图像的亮度和RGB色道；将所有子样本动态调整后的二维图像输入训练好的CBAM‑CNN模型，输出得到滚动轴承故障类型概率图。本申请提高滚动轴承故障诊断的精准性。

本发明授权基于多源振动信号的滚动轴承故障诊断方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多源振动信号的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述基于多源振动信号的滚动轴承故障诊断方法包括： 获取多个加速度传感器采集的振动信号；多个加速度传感器分别设置在目标设备的不同部位；所述目标设备为含有待诊断滚动轴承的设备； 利用PCA方法对所有加速度传感器采集的振动信号进行融合，得到融合信号样本； 采用滑动窗口法将所述融合信号样本划分为多个子样本；每个子样本均含有设定滑动窗口长度的融合信号； 采用时频特征提取计算每个子样本的多个特征值，并基于随机森林模型进行滚动轴承故障类型的判别，筛选得到每个子样本的重要特征值； 利用MTF生成每个子样本的二维图像，并基于CBAM和每个子样本的重要特征值，动态调整各子样本对应二维图像的亮度和RGB色道； 将所有子样本动态调整后的二维图像输入训练好的CBAM-CNN模型，输出得到滚动轴承故障类型概率图；所述滚动轴承故障类型概率图用于确定目标设备中待诊断滚动轴承的故障类型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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