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龙图腾网恭喜大连百城轴承有限公司申请的专利一种轴承异常振动的监测方法、装置、设备和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：CN119089365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411574387.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种轴承异常振动的监测方法、装置、设备和介质是由李则民设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轴承异常振动的监测方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明属于轴承振动监测技术领域，特别是涉及一种轴承异常振动的监测方法、装置、设备和介质，其中，方法包括：获取历史轴承监测数据作为训练数据集合；对训练数据集合中轴承异常振动的特征数据进行提取，并构建特征数据与训练数据集合的关联关系；基于训练数据集合对待训练轴承异常振动监督模型进行记忆训练，得到轴承异常振动监督模型；实时获取轴承振动监测数据，并通过轴承异常振动监督模型对轴承振动监测数据进行分析，当轴承振动监测数据大于等于监测阈值，则发出预警信号。本发明通过对轴承振动状态进行监测，以准确评估轴承运行状况，为设计和维护人员提供技术支持。

本发明授权一种轴承异常振动的监测方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种轴承异常振动的监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史轴承监测数据作为训练数据集合；对所述训练数据集合中轴承异常振动的特征数据进行提取，并构建所述特征数据与所述训练数据集合的关联关系；基于所述训练数据集合对待训练轴承异常振动监督模型进行记忆训练，得到轴承异常振动监督模型；实时获取轴承振动监测数据，并通过所述轴承异常振动监督模型对所述轴承振动监测数据进行分析，当所述轴承振动监测数据大于等于监测阈值，则发出预警信号；若所述历史轴承监测数据为轴承的静电监测数据，则所述获取历史轴承监测数据作为训练数据集合，包括：获取轴承在不同加速度情况下的电荷数据；获取在不同加速度情况下轴承转动的频率数据；根据拉普拉斯变换将所述电荷数据转化为电压信号；通过傅里叶变换将所述频率数据和所述电压信号进行转化并匹配特征，得到频域特征；根据预设筛选规则将所述频域特征中的噪声滤除，得到有效频域特征，所述有效频域特征为训练数据集合；所述对所述训练数据集合中轴承异常振动的特征数据进行提取，包括：读取所述训练数据集合中轴承异常振动时包括保持架、滚动体、外圈、内圈的异常振动数据；计算不同加速度情况下轴承转动的加速度峰值；根据所述加速度峰值分别计算所述异常振动数据的故障频率，得到包括保持架故障特征频率、滚动体故障特征频率、外圈故障特征频率以及内圈故障特征频率的故障特征频率；将所述故障特征频率与预设故障阈值进行比较，若所述故障特征频率小于所述预设故障阈值，则记为第一异常特征数据；以及，若所述故障特征频率大于等于所述预设故障阈值，则记为第二异常特征数据；所述构建所述特征数据与所述训练数据集合的关联关系，包括：根据所述第一异常特征数据在所述训练数据集合中筛选出第一训练数据，并建立所述第一异常特征数据与所述第一训练数据的数据链接及增加第一识别标识，得到第一训练数据；根据所述第二异常特征数据在所述训练数据集合中筛选出第二训练数据，并建立所述第二异常特征数据与所述第二训练数据的数据链接及增加第二识别标识，得到第二关联数据；所述基于所述训练数据集合对待训练轴承异常振动监督模型进行记忆训练，包括：将所述训练数据集合输入待训练轴承异常振动监督模型；在所述待训练轴承异常振动监督模型中，利用所述第一训练数据训练所述待训练轴承异常振动监督模型对于轴承异常振动产生一级损伤的识别性能，并将所述第一训练数据的训练结果归集至第一分组；以及，利用所述第二训练数据训练所述待训练轴承异常振动监督模型对于轴承异常振动产生二级损伤的识别性能，并将所述第二训练数据的训练结果归集至第二分组，直至所述待训练轴承异常振动监督模型收敛，得到初始轴承异常振动监督模型；基于所述第一分组和所述第二分组验证所述初始轴承异常振动监督模型对轴承异常振动产生损伤的识别结果；若所述识别结果与所述第一分组和所述第二分组的训练结果相同，则判定所述待训练轴承异常振动监督模型完成训练，得到轴承异常振动监督模型。

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