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龍圖騰網獲悉吉林大學申請的專利一種基于精細時移多尺度注意熵的故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120354221B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510848478.8，技術領域涉及：G06F18/2411；該發明授權一種基于精細時移多尺度注意熵的故障診斷方法是由劉玉梅;周彥軒;劉勃辰;劉泊睿;王龍;胡婷;劉銘;郭雪;李宗堯;徐觀;陳熔;林慧英;張立斌設計研發完成，并于2025-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于精細時移多尺度注意熵的故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明屬于滾動軸承故障診斷技術領域，具體涉及一種基于精細時移多尺度注意熵的故障診斷方法，步驟包括：采用精細時移滑窗的方法對原始數據進行粗粒度分割、計算各尺度下粗?；瘯r間序列的注意熵值、融合多尺度特征向量作為提取的故障特征，構建特征向量集并輸入分類器中進行故障診斷。本方法不僅有效解決了傳統多尺度熵方法在高尺度下熵值不穩定的問題，還在特征提取過程中避免了對超參數的依賴。實驗結果顯示本發明故障診斷方法在軸承數據集上的平均分類準確率超過99%，顯著提高了滾動軸承故障診斷與識別能力。

本發明授權一種基于精細時移多尺度注意熵的故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于精細時移多尺度注意熵的故障診斷方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟S1、信號采集：利用安裝在滾動軸承上的高靈敏度加速度傳感器，獲取關鍵部件在正常狀態以及故障狀態下的振動信號，故障狀態包括外圈微弱故障、滾動體微弱故障、內圈微弱故障、內圈中度故障、內圈嚴重故障；外圈故障位置包括負載區、垂直于負載區、遠離負載區；以10-12kHz的采樣頻率采集軸承振動信號，振動信號采集過程嚴格遵循標準化的采集頻率和數據精度要求，并將采集到的每一條原始振動信號隨機分割為若干個數據長度一致、彼此間不重疊的獨立樣本； 步驟S2、特征提取：基于精細時移多尺度注意熵提取樣本的故障特征，計算每個樣本在一定尺度因子下的熵值，形成特征向量矩陣；步驟包括： 步驟S21、精細時移粗?；^程：設尺度因子，通過逐步移動窗口對信號進行分段處理； 步驟S22、注意熵計算：首先進行關鍵模式提取，在每段樣本中提取局部極大值與極小值，并記錄其位置；再依據統計的極值間隔分布計算各尺度下粗?；瘯r間序列的注意熵值； 步驟S23、多尺度熵特征融合：將不同尺度下的注意熵進行組合，直到尺度因子達到最大尺度因子，得到精細時移多尺度注意熵集合，形成特征向量矩陣； 步驟S3、故障診斷：選取輕量級分類器，將提取出的多尺度注意熵特征向量與對應的標簽作為輸入進行訓練，構建故障診斷模型；輕量級分類器包括K-近鄰、支持向量機、極限學習機、邏輯回歸、BP神經網絡、決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯中的一種； 將測試集中的特征向量輸入訓練好的分類器，實現對滾動軸承關鍵部件不同健康狀態的自動識別與分類。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人吉林大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市前進大街2699號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。