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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于格拉姆与灰度矩阵共生的旋转机械早期异常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：CN119863629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411661251.4，技术领域涉及：G06V10/54；该发明授权基于格拉姆与灰度矩阵共生的旋转机械早期异常检测方法是由虞浒;杨伟新;朱如鹏;刘卫真;陈蔚芳;梁睿君设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于格拉姆与灰度矩阵共生的旋转机械早期异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于格拉姆与灰度矩阵共生的旋转机械早期异常检测方法，通过格拉姆角场将一维时间序列信号转化为二维图像信号，保留信号时间依赖性的同时增强其特征表达能力；通过灰度共生矩阵分析对重构图像信号进行多维纹理特征提取，以细致表征信号中的异常模式。系统内集成的动态阈值计算与连续报警机制基于实时提取的特征值进行自适应调整，当特征值超过计算阈值时即时触发报警，以便实现设备状态的高灵敏度监控。此外，系统配备数据预处理模块与特征融合模块，分别负责振动信号的去噪滤波和主成分分析降维，确保信号质量与特征的有效性。本发明在高噪声和重负荷环境中具备卓越的异常检测准确性及可靠性。

本发明授权基于格拉姆与灰度矩阵共生的旋转机械早期异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于格拉姆与灰度矩阵共生的旋转机械早期异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、采集目标机械的原始振动信号，并对其进行分段聚合近似处理，得到一维时间序列振动信号，采用格拉姆角场GAF对一维时间序列振动信号进行重构，以将一维信号转换为二维图像信号，得到GAF图像； 步骤S2、利用灰度共生矩阵对GAF图像进行纹理分析，提取纹理特征，包括对比度、角二阶矩、熵、逆差矩及相关性的特征，通过Spearman相关系数对纹理特征进行单调性排序，并采用PCA进行降维，得到处理后的纹理特征； 步骤S3、进行动态报警阈值计算与报警触发机制设计，基于步骤S2中处理后的纹理特征，采用统计特性计算异常检测的动态阈值，提升报警响应的实时性，实现目标机械故障的早期预警； 步骤S3中，所述报警触发机制设计包括如下步骤： 步骤S3.1、通过多轮一阶指数平滑对提取特征值进行平滑，降低信号噪声对特征值的影响，提高特征提取的稳定性，其计算公式为： ； 其中，为当前平滑值，为观测值，为平滑系数； 步骤S3.2、将平滑后的特征进行Z-score归一化处理，归一化公式如下： ； 其中，x为特征值，为特征值的均值，为特征的标准差，Z-score归一化确保不同特征间的可比性； 步骤S3.3、当归一化后的融合特征值超过预设警戒阈值时，触发异常报警信号，表示出潜在的设备故障风险。

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