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龙图腾网获悉宝武装备智能科技有限公司申请的专利基于自适应阶次分析的轧机齿轮箱故障特征提取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：CN115876471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211482450.X，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权基于自适应阶次分析的轧机齿轮箱故障特征提取方法是由刘晗;张庆设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应阶次分析的轧机齿轮箱故障特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应阶次分析的轧机齿轮箱故障特征提取方法，本方法根据齿轮阶次带宽，计算得到齿轮振动分量低通滤波截止频率，并在高频谱峰中搜索得到轴承振动分量带通滤波中心频率，计算带通滤波带宽；通过低通滤波得到齿轮振动分量，通过带通滤波和包络解调得到轴承振动分量；对角域重采样信号进行平均，以齿轮的边频带幅值和调制比为特征识别齿轮故障，以轴承故障特征幅值与转频幅值的比值为特征识别轴承故障。本方法根据齿轮和轴承故障的振动表现设计特征指标，具有明确的物理意义，能够消除工况变化与噪声成分的影响，实现轧机齿轮箱故障的准确辨识。

本发明授权基于自适应阶次分析的轧机齿轮箱故障特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应阶次分析的轧机齿轮箱故障特征提取方法，其特征在于本方法包括如下步骤： 步骤一、获取齿轮箱测点的振动信号、实时转速曲线以及齿轮和轴承的分析参数，其中分析参数包括齿轮齿数z、轴承内圈故障特征系数ci、轴承外圈故障特征系数co、轴承滚动体故障特征系数cb和轴承保持架故障特征系数cc； 步骤二、设置齿轮最高啮合频率倍数kg，根据齿轮的齿数z计算齿轮阶次带宽ogm， ogm＝kg×z 其中，齿轮最高啮合频率倍数kg应不小于5； 步骤三、由获得的实时转速曲线计算最高转速smax，根据最高转速smax和齿轮阶次带宽ogm，计算齿轮振动分量低通滤波截止频率fg， fg＝ogm×smax 步骤四、根据齿轮振动分量低通滤波截止频率fg，对振动信号进行低通滤波，获得齿轮分析所需的振动分量； 步骤五、在振动信号的幅值谱中，以齿轮振动分量低通滤波截止频率fg为下限，在幅值谱中搜索最大的幅值处对应的频率，以该频率为轴承振动分量带通滤波的中心频率fb； 步骤六、设置轴承最高故障特征频率倍数kb，根据轴承最大故障特征系数maxci,co,cb,cc和最高转速smax计算带通滤波带宽fbm， fbm＝kb×maxci,co,cb,cc×smax 其中，带宽指单侧单宽，带通滤波器总带宽为其两倍，该带宽应至少能保证分析到轴承故障特征频率的3次谐波，则轴承最高故障特征频率倍数kb＝3； 步骤七、根据带通滤波的带宽fbm和滤波中心频率fb，对振动信号进行带通滤波，并进行希尔伯特包络解调，得到轴承分析所需的振动分量； 步骤八、分别对齿轮振动分量和轴承振动分量进行角域重采样处理，根据齿轮的低通滤波截止频率fg和轴承带通滤波带宽fbm，分别计算齿轮和轴承角域重采样率， 式中：ogs为齿轮振动分量角域重采样率，obs为轴承振动分量角域重采样率，smin为最低转速； 步骤九、分别对齿轮和轴承振动分量的角域重采样信号进行角域平均处理，将经过等角度采样后的信号序列记为yi，i＝1,2,3…,N，设采样阶次为os，则采样总转数R为： 若参考轴转频周期为r，即r转截取yi进行平均，则角域平均算法为： 式中：是角域平均后的信号序列，m＝1,2,…L，是将经过等角度采样后信号平均分成的段数，表示向下就近取整数值，L＝r·o，为各段相同的采样点数，n为信号段的序号； 步骤十、分别对齿轮振动分量和轴承振动分量的角域平均重采样信号进行傅里叶变换，得到齿轮阶次谱和轴承阶次谱； 步骤十一、提取轧机齿轮箱故障特征，计算识别齿轮故障的特征， 式中，ER为识别齿轮故障的特征，是间隔为k倍调制转频阶次处的幅值，k的取值为-2、-1、1、2，为1、2、3倍啮合频率阶次处的幅值，为最大啮合频率阶次处的幅值； 计算识别轴承故障的特征， BR、BR、BR、BR分别为轴承外圈、内圈、滚动体、保持架的故障特征，分别为轴承外圈、内圈、滚动体、保持架1倍故障特征频率阶次处的幅值，为转频阶次处的幅值。

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