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龙图腾网获悉苏州长城精工科技股份有限公司申请的专利基于健康状态指标的轴承故障检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：CN121185621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511756584.X，技术领域涉及：G01M13/04；该发明授权基于健康状态指标的轴承故障检测方法及系统是由刘德利;漆楚隽;徐依璐;赵雅鹏;李钦杰;寇世良设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于健康状态指标的轴承故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及轴承故障检测技术领域，公开了基于健康状态指标的轴承故障检测方法及系统。该方法包括采集轴承运行时的多源传感信号，至少包含振动信号、温度信号及声学信号；对多源传感信号分别进行时域特征提取与频域特征提取，将提取的时域特征和频域特征进行归一化融合，生成多维健康状态指标序列；构建基于注意力机制的长短期记忆网络模型，将多维健康状态指标序列输入模型训练，输出轴承健康状态预测序列；依据历史健康状态预测序列计算动态预警阈值，实时比较当前预测值与动态预警阈值，生成故障预警信号。该方法可提升轴承健康状态评估与故障预警的精准性，适配复杂运行工况。

本发明授权基于健康状态指标的轴承故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于健康状态指标的轴承故障检测方法，其特征在于，包括： 采集轴承运行过程中的多源传感信号，所述多源传感信号至少包含振动信号、温度信号及声学信号； 对所述多源传感信号进行时域特征提取和频域特征提取，将提取的时域特征与频域特征进行归一化融合，生成多维健康状态指标序列； 构建基于注意力机制的长短期记忆网络模型，将所述多维健康状态指标序列输入所述模型进行训练，输出轴承健康状态预测序列； 根据历史健康状态预测序列计算动态预警阈值，实时比较当前预测值与所述动态预警阈值，生成故障预警信号； 所述长短期记忆网络模型的构建包括： 在隐藏层嵌入注意力权重计算单元，动态分配不同时间步的指标重要性； 采用双向网络结构捕获健康状态指标序列的前后向依赖关系； 通过丢弃层抑制训练过程中的过拟合现象； 所述归一化融合包括： 采用极差法对时域特征和频域特征进行无量纲化处理； 通过主成分分析降维，保留贡献率超过预设值的融合特征； 按时间戳对齐所述融合特征，生成带权重系数的多维健康状态指标序列。

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