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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利用于旋转机械早期故障诊断的信号模态分解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：CN119829991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510307446.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权用于旋转机械早期故障诊断的信号模态分解方法及系统是由王黎明;王申奥;崔鹏;聂延艳;李方义;田家彬;赵登利设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于旋转机械早期故障诊断的信号模态分解方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于信号处理技术领域。提供了一种用于旋转机械早期故障诊断的信号模态分解方法及系统，通过MCKD算法分解振动信号，得到信号的特征模态集，再根据模态的互相关谱和模态包络功率谱密度的相关系数进行融合，最终提取到表征故障的特征模态，利用故障周期提取特征模态，分别在时域和频域特征上对特征模态进行融合，对复杂噪声的敏感性较低，微弱故障特征信号提取能力强，精度高，且实现了更高效和精准的微弱故障特征信号提取。

本发明授权用于旋转机械早期故障诊断的信号模态分解方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于旋转机械早期故障诊断的信号模态分解方法，其特征在于，包括以下过程：将原始振动信号转换为列向量并复制多份形成多个子信号，将整个频带均分为多个子频带，每个子频道对应一个子信号，并计算各个子频带的频带边界，对每个子频带，生成对应的滤波器系数；对每个列向量形式的子信号进行迭代分解运算，得到各个子信号对应的模态以及对应的滤波器系数；计算每个模态与原始振动信号的相关系数，根据相关系数的大小进行降序排序，从首个模态开始，计算其与其余模态的互相关谱，根据标准化的互相关谱的峰值进行模态以及对应的滤波器系数的第一次融合；计算第一次融合后的各模态归一化后包络的功率谱密度，根据功率谱密度的大小进行降序排序，从首个模态归一化后包络功率谱密度开始，计算其与其余第一次融合后的模态的归一化后包络功率谱密度的相关系数，根据相关系数进行模态以及对应的滤波器系数的第二次融合；若迭代次数未达到最大迭代次数，对第二次融合后的模态集进行迭代分解计算，继续进行第一次融合的操作；若迭代次数达到最大迭代次数，则将得到的模态作为最终特征模态集；根据最终特征模态集得到周期性冲击故障信号；其中，对任一个子信号进行迭代分解运算，包括：若未提供子信号故障周期，则通过希尔伯特变换与自相关函数估计故障周期；构造多通道延迟矩阵；对每一个迭代轮次，利用多通道延迟矩阵计算向量，根据计算向量构造延迟矩阵，根据延迟矩阵计算权重，根据所述权重更新滤波器系数并归一化，输出本迭代轮次对应的特征模态以及对应的滤波器系数；进行多轮次迭代，直至输出最大迭代轮次对应的特征模态以及对应的滤波器系数；通过希尔伯特变换与自相关函数估计故障周期，包括： ；式中，为自相关谱首个过零点的位置，为子信号的自相关谱。

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