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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种抗强噪声干扰的机械设备健康状态监测方法和装置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：CN116698385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202310652102.0，技术领域涉及：G01M13/00；该发明授权一种抗强噪声干扰的机械设备健康状态监测方法和装置是由梁睿君;凌培杰;朱如鹏;陈蔚芳;王俊伟设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抗强噪声干扰的机械设备健康状态监测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种抗强噪声干扰的机械设备健康状态监测方法和装置，所述方法包含：步骤1：采集机械设备在不同位置的振动信号，选取输入信号；步骤2：基于CEEMDAN算法分解振动信号，根据KL散度区分噪声占主导的内涵模态分量IMF与信号占主导的内涵模态分量IMF；步骤3：基于小波阈值去噪方法，对噪声占主导的内涵模态分量IMF进行降噪处理；步骤4：将去噪后的噪声占主导的内涵模态分量IMF与信号占主导的内涵模态分量IMF重构成去噪后的振动信号；步骤5：判断机械设备的健康状况。本发明能够对振动信号进行降噪处理的同时，能够保障故障特征的完整性，以更快更准确的提取机械设备的故障特征，判断机械设备健康状况。

本发明授权一种抗强噪声干扰的机械设备健康状态监测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种抗强噪声干扰的机械设备健康状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过两个以上安放在机械设备不同位置的加速度传感器，获得在不同位置上机械设备运行时的振动信号，并对采集的振动信号进行分析，计算有效值，选择有效值最大的作为振动敏感位置，并将敏感位置的振动信号作为输入信号；步骤2，对输入信号进行处理，得到噪声占主导的内涵模态分量IMF和信号占主导的内涵模态分量IMF；步骤3，利用小波阈值去噪方法对噪声占主导的内涵模态分量IMF进行去噪处理；步骤4，将去噪后的噪声占主导的内涵模态分量IMF与信号占主导的内涵模态分量IMF结合，构成去噪后的振动信号；步骤5，对去噪后的振动信号采用增强包络谱的方法，提取故障特征，从而判断机械设备的健康状况；步骤2包括：步骤2-1，选取一组振动信号xt，将标准正态分布的高斯白噪声ωit加入到振动信号xt中，得到待处理信号xt+ζωit，其中，ζ为噪声的标准差；步骤2-2，利用经验模态分解算法EMD，对待处理信号进行I次重复分解后，进行算数平均，得到IMF1分量IMF1t为： 其中，IMF1t为从信号中分解的第一个内涵模态分量IMF，IMF1it为信号经过I次重复分解后得到的第一个内涵模态分量IMF，共有I个；去除第一阶IMF1t后的残余分量r1t为：r1t＝xt-IMF1t；步骤2-3，定义从待处理信号的经验模态分解算法EMD中获得的第j个模态函数分量的算子为Ej·，1≤j≤K，再次将标准正态分布的高斯白噪声ωit加入到分量r1t中，对信号r1t+ζE1[ωit]再次通过经验模态分解算法EMD进行I次重复分解，得到IMF2分量为： 得到去除第二阶分量IMF2的残余分量r2t：r2t＝r1t-IMF2t依此类推，将原始振动信号分解为K个模态函数分量，最终将原始振动信号表示为： 其中，IMFkt表示分解的K个模态函数分量；步骤2-4：计算各IMF分量和原始振动信号之间的KL散度；步骤2-5，确定噪声占主导的内涵模态分量IMF和信号占主导的内涵模态分量IMF的临界点；步骤2-4包括：步骤2-4-1，设需要计算的内涵模态分量IMF的离散ni表示为：ni＝[x1,x2,x3,…,xn]，其中，原始振动信号的离散N表示为：N＝[y1,y2,y3,…,yn]，yn为传感器第n次采集时的振动信号的幅值；采用如下公式计算内涵模态分量IMF的概率分布px： 其中，k为高斯核函数，为信号的均值，h为一已知的正数，其计算公式如下： 其中，e表示自然常数，u为xi与的差；同理得到原始振动信号的概率分布qy；步骤2-4-2，计算内涵模态分量IMF与原始振动信号的KL距离δp,q、δq,p： δq,p的计算公式如下： 步骤2-4-3，得到原始振动信号与内涵模态分量IMF的KL散度值KLp||q：KLp||q＝δp,q+δq,p；步骤2-5包括：步骤2-5-1，将各层内涵模态分量IMF的KL散度依次相减，得到KL散度的差分曲线；步骤2-5-2，基于所述差分曲线，选取第一个大于0的差值点作为噪声占主导的内涵模态分量IMF与信号占主导内涵模态分量IMF的临界点，将第一个大于0的差值点之前的内涵模态分量IMF作为噪声占主导的内涵模态分量IMF，在第一个大于0的差值点之后的内涵模态分量IMF作为信号占主导的内涵模态分量IMF。

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