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龙图腾网恭喜宁波大学申请的专利一种轴承故障诊断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：CN114662386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210248788.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种轴承故障诊断方法及系统是由张成波;崔玉国;刘凯;李锦棒设计研发完成，并于2022-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于轴承故障诊断技术领域，具体提供一种轴承故障诊断方法及系统，其中方法包括：采集电机定子绕组的原始电流信号S；对采集的电机原始定子电流信号S，进行基于遗传算法的自适应变分模态分解VMD，得到k个分量信号IMF；对k个分量信号IMF计算多尺度样本熵，以此得到轴承的故障特征矩阵；利用海鸥优化算法对支持向量机参数优化，并把得到的轴承故障的特征矩阵输入支持向量机训练模型；将测试集输入支持向量机学习模型，从而输出轴承故障诊断结果。该方案引进多尺度样本熵获取分解后信号特征并采用海鸥优化SVM算法对特征数据集分类，从而实现电机轴承故障的精确诊断，具有较高诊断精度，为设备安全稳定运行提供可靠依据。

本发明授权一种轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，采集电机定子绕组的原始电流信号S；S2，对采集的电机原始定子电流信号S，进行基于遗传算法的自适应变分模态分解VMD，得到k个分量信号IMF；S3，对k个分量信号IMF计算多尺度样本熵，以此得到轴承的故障特征矩阵；S4，利用海鸥优化算法对支持向量机参数优化，并把得到的轴承故障的特征矩阵输入支持向量机训练模型；S5，将测试集输入支持向量机学习模型，从而输出轴承故障诊断结果；所述S4具体包括：步骤一：将输入的数据样本矩阵分为训练样本矩阵和测试样本矩阵；步骤二：初始化海鸥种群，并设定SOA算法的控制参数；步骤三：计算适应度fit、个体最优适应度bestfit、群体最优适应度fitbest以及平均最优适应度avgfit；步骤四：更新海鸥位置并计算当前海鸥自适应度；步骤五：更新当前海鸥与最优海鸥之间的距离；步骤六：更新最优海鸥位置；步骤七：判别是否满足终止条件，若满足输出bestc,bestg获得初始SVM模型，若不满足条件重复步骤四。

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