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龙图腾网获悉山东康吉诺技术有限公司申请的专利一种基于优化算法的轴承故障诊断方法、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：CN121540425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610064020.8，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种基于优化算法的轴承故障诊断方法、设备及介质是由韩生永;孟越;卞万良;李华东;张海燕设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于优化算法的轴承故障诊断方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于优化算法的轴承故障诊断方法、设备及介质，涉及轴承故障诊断技术领域。方法包括：采集目标轴承在当前监测时段内的振动信号序列；输入至预先校准的故障信号生成式模型库；基于贝叶斯推断框架，将振动信号序列作为证据，构建以故障物理参数集合为未知量的后验概率估计；采用序列蒙特卡洛优化算法中的粒子滤波，对后验概率估计进行迭代求解，生成与更新携带权重的参数粒子，以逼近故障物理参数集合在当前时刻的概率分布；基于概率分布，计算故障类型标识符的边缘概率，将最大边缘概率对应的类型确定为当前故障，并外推计算得到剩余使用寿命概率分布。本申请通过上述方法实现了诊断结果的概率化与量化，而非单一标签。

本发明授权一种基于优化算法的轴承故障诊断方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于优化算法的轴承故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 采集目标轴承在当前监测时段内的振动信号序列； 将所述振动信号序列，输入至预先校准的故障信号生成式模型库，所述故障信号生成式模型库的输入为故障物理参数集合，输出为模拟振动信号； 基于贝叶斯推断框架，将所述振动信号序列作为证据，构建以所述故障物理参数集合为未知量的后验概率估计； 采用序列蒙特卡洛优化算法中的粒子滤波，对所述后验概率估计进行迭代求解，所述求解的过程通过生成与更新携带权重的参数粒子，以逼近所述故障物理参数集合在当前时刻的概率分布； 基于所述概率分布，计算故障类型标识符的边缘概率，将最大边缘概率对应的类型确定为当前故障，并外推计算得到剩余使用寿命概率分布，具体包括： 基于所述参数粒子和权重历史，进行固定区间平滑优化，反演计算得到所述故障物理参数集合在过去时间窗口内的演化轨迹； 依据所述概率分布，以及所述演化轨迹中表征的参数变化模式，外推计算得到所述目标轴承的剩余使用寿命概率分布； 在将所述振动信号序列，输入至预先校准的故障信号生成式模型库前，所述方法还包括：获取所述目标轴承自正常状态演化至故障状态的轴承周期振动信号序列，以及对应的故障标识； 初始化所述故障信号生成式模型库，为所述故障信号生成式模型库中的基础物理参数设置初始值； 构建参数优化问题和优化目标，所述参数优化问题的优化变量为所述基础物理参数的时间序列，所述优化目标为最小化所述模拟振动信号与实测周期振动信号之间的差异值； 采用基于梯度的优化算法求解所述参数优化问题，更新所述基础物理参数，以完成校准。

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