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龙图腾网恭喜昆明理工大学申请的专利基于概率盒理论的机械传动故障预测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：CN119557767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510117913.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于概率盒理论的机械传动故障预测方法及系统是由张琛;杜奕;贺呈鹏;王雪颖;刘义清;周寅龙;陈和平设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于概率盒理论的机械传动故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于概率盒理论的机械传动故障预测方法及系统，方法包括：数据采集预处理、构建概率盒模型、进行故障特征提取、预测故障发生概率和设备维护。本发明属于智能生产技术领域，具体是指基于概率盒理论的机械传动故障预测方法及系统，本方案采用故障特征提取，将信号分段并经过梳状滤波器处理计算出离散序列和频率响应，定义噪声信号分量的变化来评估滤波效果，引入滑动窗口捕捉时间维度信息，从而更准确、全面地提取故障特征；采用预测故障发生概率，具体为进行趋势分析和影响因素分析，计算机械传动效果预测值，通过最小化目标函数使模型对机械传动效果的预测更贴近真实情况。

本发明授权基于概率盒理论的机械传动故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于概率盒理论的机械传动故障预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集预处理，具体为采集机械传动数据；步骤S2：构建概率盒模型，具体为确定盒内概率分布形态；步骤S3：进行故障特征提取，具体为将信号分段并经过梳状滤波器处理，计算出离散序列和频率响应，定义噪声信号分量的变化来评估滤波效果，引入滑动窗口捕捉时间维度信息，提取故障特征；步骤S4：预测故障发生概率，具体为进行趋势分析和影响因素分析，计算机械传动效果预测值，最小化目标函数；步骤S5：设备维护；在步骤S3中，所述进行故障特征提取，包括以下步骤：步骤S31：信号分段处理，根据概率盒模型对随机变量的分析和盒内概率分布形态，找出异常情况，将随机变量数据转换为信号，将信号分段并经过梳状滤波器进行处理，计算输出离散序列，所用公式如下： ；式中，表示输出离散序列，表示采样间隔，N表示信号分成的分段数，r表示信号段的索引，n表示离散时间序列的索引，表示经过梳状滤波器处理的信号分段数；步骤S32：计算频率响应，频率响应通过z变换获得，所用公式如下： ； ；式中，表示输入信号的z变换，表示经过处理后信号的z变换，即频率响应，表示滤波器的传递函数，z表示z变换中的变量；步骤S33：计算噪声信号分量，所用公式如下： ；式中，CNE表示噪声信号分量，表示输出功率谱密度，表示输入功率谱密度，fN表示带宽的上限，表示滤波器变换函数，f表示频率；步骤S34：引入滑动窗口，所用公式如下： ； ；式中，表示滑动窗口的长度，表示滑动窗口中包含的信号段参数，表示滑动窗口沿整个信号移动的总滑动长度，表示整个信号的初始长度；在步骤S4中，所述预测故障发生概率，包括以下步骤：步骤S41：趋势分析，基于概率盒模型进行趋势分析，以随机变量的观测数据为基础，绘制曲线图，在曲线图数据波动大的区域寻找故障影响因素的线索；步骤S42：影响因素分析，按照不同的故障阶段和检测结果进行分类，形成不同的数据子集，从子集中提取影响因素，所述影响因素包括设备运行时长、设备初始状态、保护装置性能、维护检修力度和周边环境状况；步骤S43：计算机械传动故障检测数据，所用公式如下： ； ；式中，RE表示机械传动故障检测数据，表示第t个影响因素的权重，t表示影响因素的索引，im表示影响因素的总数，表示第t个影响因素对应的检测函数，表示具体的影响因素值，表示误差项，表示海森矩阵的逆矩阵；步骤S44：计算机械传动效果预测值，所用公式如下： ； ；式中，是机械传动效果预测值，K表示故障样本的总数，i表示故障样本的索引，表示故障样本特征，fk（）表示机械传动效果预测函数，d表示膨胀率，所述膨胀率决定卷积核处理故障数据时的间隔，表示卷积核的位置，m表示卷积核的行数索引，n表示卷积核的列数索引，RE表示机械传动故障检测数据，即卷积核的输入数据，K1表示卷积核，表示故障特征的中位数统计量，表示故障特征的四分位距，表示稳健缩放因子，用于确保缩放特征准确反映故障数据分布；步骤S45：最小化目标函数，用于使模型对机械传动效果的预测更接近真实情况，所用公式如下： ； ；式中，表示目标函数，表示训练损失函数，表示机械传动效果监测值，表示正则化程度，w表示叶片重量向量，表示约束模型的复杂性，表示叶片重量向量的范数值。

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