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龙图腾网获悉安徽科技学院申请的专利一种数控机床主轴的故障诊断方法、系统、设备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：CN119198083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202410229689.9，技术领域涉及：G01M13/04；该发明授权一种数控机床主轴的故障诊断方法、系统、设备及介质是由张帝;权悦;国海设计研发完成，并于2024-02-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数控机床主轴的故障诊断方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请的实施例涉及数控机床技术领域，公开了一种数控机床主轴的故障诊断方法、系统、设备及介质。上述数控机床主轴的故障诊断方法包括：获取数控机床的主轴轴承的实时振动信号对应的频域信号；提取实时振动信号中的频域信号；通过深度置信网络对频域信号进行特征提取，得到频域信号的高维特征，高维特征用于指示主轴轴承的目标故障模式；从预构建的包含多种预设故障模式的主轴故障知识库中选取与目标故障模式相匹配的预设故障模式，并将主轴故障知识库中与选取的预设故障模式对应的故障解决策略作为目标故障模式对应的故障解决策略。本申请提供的数控机床主轴的故障诊断方法，可以提升数控机床主轴故障诊断的准确性，并及时提供故障解决策略。

本发明授权一种数控机床主轴的故障诊断方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种数控机床主轴的故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取数控机床的主轴轴承的实时振动信号对应的频域信号； 通过深度置信网络对所述频域信号进行特征提取，得到所述频域信号的高维特征，所述高维特征用于指示所述主轴轴承的目标故障模式； 其中，所述深度置信网络包括多个堆叠的受限波尔兹曼机和一个BP分类器，每个受限波尔兹曼机用于提取所述频域信号的特征，且以所述多个堆叠的受限波尔兹曼机的底层至顶层的方向为所述深度置信网络的特征传递方向，每个受限波尔兹曼机的所提取到的特征为下一个受限波尔兹曼机的输入特征，以挖掘得到所述频域信号的高维特征；所述BP分类器用于通过反向误差传播修正所述深度置信网络的网络参数； 从预构建的包含多种预设故障模式的主轴故障知识库中选取与所述目标故障模式相匹配的预设故障模式，并将所述主轴故障知识库中与选取的预设故障模式对应的故障解决策略作为所述目标故障模式对应的故障解决策略； 所述从预构建的包含多种预设故障模式的主轴故障知识库中选取与所述目标故障模式相匹配的预设故障模式，包括： 基于概念相似度算法，建立所述目标故障模式与所述多种预设故障模式之间的语义映射关系；根据所述目标故障模式与所述多种预设故障模式之间的语义映射关系，从所述多种预设故障模式中选取与所述目标故障模式相似度最高的预设故障模式； 所述主轴故障知识库通过以下步骤构建得到： 构建所述主轴故障知识库的本体类，所述本体类包括所述主轴轴承的预设故障模式和故障解决策略；定义所述本体类中所有对象的对象属性，以将存在对应关系的对象关联；定义所述本体类中所有对象的数据属性； 所述本体类还包括所述主轴轴承的故障类型、故障部位、故障现象和故障原因，所述方法还包括： 根据确定的所述目标故障模式以及所述目标故障模式对应的故障解决策略，获取所述目标故障模式对应的故障类型、故障部位、故障现象和故障原因。

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