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龍圖騰網(wǎng)獲悉沈陽順義科技股份有限公司申請的專利一種車輛齒輪箱的狀態(tài)評估方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120046024B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510527031.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2411；該發(fā)明授權(quán)一種車輛齒輪箱的狀態(tài)評估方法是由李英順;郭占男;常鴻;劉立巖;李雪;應(yīng)曙霞;匡博琪;郭麗楠;宋常鵬;張楊;于浚豪設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種車輛齒輪箱的狀態(tài)評估方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及齒輪箱狀態(tài)評估技術(shù)領(lǐng)域，公開一種車輛齒輪箱的狀態(tài)評估方法，包括以下步驟：S1、采集齒輪箱中油液的理化性能數(shù)據(jù)；S2、通過獨立成分分析法ICA對采集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，篩選出可作為模型輸入的數(shù)據(jù)集；將模型輸入數(shù)據(jù)集分為測試數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；S3、對紅嘴藍鵲優(yōu)化算法RBMO改進，包括通過拉丁超立方抽樣法對RBMO種群初始化，提高種群初始化均勻度；在RBMO覓食階段引入螺旋搜索策略提高紅嘴藍鵲搜索效率；在RBMO攻擊階段中引入權(quán)重因子對紅嘴藍鵲位置更新進行優(yōu)化，得到改進的紅嘴藍鵲優(yōu)化算法IRBMO等；本發(fā)明彌補了在訓(xùn)練過程中參數(shù)選擇的盲目性的缺陷，提高了回歸預(yù)測模型的預(yù)測精度。

本發(fā)明授權(quán)一種車輛齒輪箱的狀態(tài)評估方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種車輛齒輪箱的狀態(tài)評估方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、采集齒輪箱中油液的理化性能數(shù)據(jù)； S2、通過獨立成分分析法ICA對采集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，篩選出可作為模型輸入的數(shù)據(jù)集；將模型輸入數(shù)據(jù)集分為測試數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集； S3、對紅嘴藍鵲優(yōu)化算法RBMO改進，包括通過拉丁超立方抽樣法對RBMO種群初始化，提高種群初始化均勻度；在RBMO覓食階段引入螺旋搜索策略提高紅嘴藍鵲搜索效率；在RBMO攻擊階段中引入權(quán)重因子對紅嘴藍鵲位置更新進行優(yōu)化，得到改進的紅嘴藍鵲優(yōu)化算法IRBMO； 具體地，通過拉丁超立方抽樣法對RBMO種群初始化，公式為： ； ； 式中：ai和bi為一個區(qū)間[ai,bi]的兩端；是將區(qū)間[ai,bi]劃分為n個子區(qū)間中第i個子區(qū)間的長度；k為1到n中隨機的一個數(shù)；xij為從第k個子區(qū)間中選擇的一個點；rand（0,1）是[0,1]之間均勻分布的隨機數(shù)； 在RBMO覓食階段引入螺旋搜索策略對紅嘴藍鵲位置更新進行優(yōu)化公式為： 0≤Rand1＜0.5； 0.5≤Rand1≤1； 式中，t為當前迭代次數(shù)；Xit+1表示第i個個體在t+1次迭代的位置，p為[2,5]之間的隨機數(shù)表示小團體中紅嘴藍喜鵲的數(shù)量，q為[10，n]之間的隨機數(shù)表示成群時紅嘴藍鵲的數(shù)量，Xm表示隨機選擇的第m個個體，Xi表示第i個個體，Xrst表示當前迭代中隨機選擇的個體；Rand1為隨機數(shù)；為指數(shù)函數(shù)用于調(diào)整螺旋的擴張或者收縮程度，c和l分別控制螺旋的緊密程度和周期性變化； 在RBMO攻擊階段中引入權(quán)重因子對紅嘴藍鵲位置更新進行優(yōu)化公式為： ，0≤Randn＜0.5； ，0.5≤Randn≤1； ； ； 式中，Xfoodt表示食物的位置；Randn表示用于生成標準正態(tài)分布的隨機數(shù)；T為最大迭代次數(shù)；CF為動態(tài)變量，隨著迭代次數(shù)變化而變化；為權(quán)重因子； 最后判斷全局最優(yōu)值，公式為： ； 其中和分別表示第i只紅嘴藍鵲位置更新前后的適應(yīng)度值； S4、采用改進的紅嘴藍鵲優(yōu)化算法IRBMO對單類支持向量機OCSVM的關(guān)鍵參數(shù)進行尋優(yōu)，構(gòu)建IRBMO–OCSVM故障診斷模型，通過S2中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對故障診斷模型進行訓(xùn)練； S5、將S2中的測試數(shù)據(jù)集輸入到訓(xùn)練后的IRBMO–OCSVM模型中，對齒輪箱進行故障診斷，輸出預(yù)測結(jié)果。

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