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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利基于单类正常数据的齿轮箱状态监测方法及系统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：CN120974285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511501378.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于单类正常数据的齿轮箱状态监测方法及系统是由胥永刚;杨苗蕊;张华明;马朝永;张坤设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单类正常数据的齿轮箱状态监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于单类正常数据的齿轮箱状态监测方法及系统，属于故障诊断领域，包括：获取齿轮箱的正常工况数据，对正常工况数据进行非线性交互双谱处理，得到训练数据集；构建可解释差异化诊断模型，通过训练数据集对可解释差异化诊断模型进行训练优化，获取未知状态下齿轮箱的运行数据，对运行数据进行非线性交互双谱处理，根据可解释差异化诊断模型对处理后的运行数据判断运行数据是否为故障数据；当判断结果为故障数据时，根据优化后的可解释差异化诊断模型对故障数据进行特征强化，得到故障诊断可解释结果。上述方案仅需正常工况数据即可判断，克服了故障样本稀缺的限制，在齿轮箱故障诊断中展现高精度、强抗噪性及良好泛化能力。

本发明授权基于单类正常数据的齿轮箱状态监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于单类正常数据的齿轮箱状态监测方法，其特征在于，包括： 获取齿轮箱的正常工况数据，对所述正常工况数据进行非线性交互双谱处理，得到训练数据集； 构建可解释差异化诊断模型，通过训练数据集对所述可解释差异化诊断模型进行训练优化，其中所述可解释差异化诊断模型采用决策边界模型； 获取未知状态下齿轮箱的运行数据，对所述运行数据进行非线性交互双谱处理，根据优化后的可解释差异化诊断模型对处理后的运行数据进行判断，得到运行数据是否为故障数据的判断结果； 当判断结果为故障数据时，根据所述优化后的可解释差异化诊断模型对故障数据进行特征强化，得到故障诊断可解释结果； 所述训练数据集的获取过程包括： 通过振动加速度传感器采集齿轮箱传动部位的正常工况数据，其中所述正常工况数据为齿轮箱在额定转速和负载范围内的正常工况运行数据，其中所述运行数据为振动数据； 通过非线性交互双谱处理正常工况数据，提取高维双谱特征以构建训练数据集； 对所述正常工况数据进行非线性交互双谱处理的过程为： 其中，表示运行数据的非线性交互双谱，表示数学期望，表示运行 数据的傅里叶变换结果，上标表示复共轭符号，表示运行数据的载波频率，表示运 行数据的调制频率； 通过训练数据集对所述可解释差异化诊断模型进行训练优化的过程包括： 构建可解释差异化诊断模型，其中所述可解释差异化诊断模型通过超球体边界决策方法进行故障判断和故障解释； 通过训练数据集，对超球体进行训练，得到超球体的中心和半径，其中所述超球体用于表征健康状态特征空间边界。

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