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龙图腾网获悉上海理工大学申请的专利电力机车走行部轴承复合故障特征多通道同步提取方法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：CN117686227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211023626.5，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权电力机车走行部轴承复合故障特征多通道同步提取方法是由袁静;曾庆宇;宋志天;蒋会明;赵倩;任港星;罗亮洁设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力机车走行部轴承复合故障特征多通道同步提取方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种电力机车走行部轴承复合故障特征多通道同步提取方法，主要包括步骤S1，使用基于高阶奇异值分解的张量同步去噪方法对采集的电力机车走行部轴承的复合故障的多通道振动信号进行预处理；步骤S2，使用多层K值MVMD算法对预处理后的信号进行自适应滤波和分解；步骤S3，计算各通道包络谱的故障峰值因子并绘制塔型EC图，基于所述塔型EC图选择并输出所述多通道振动信号的最优分析结果，同步提取轴承复合故障特征。本发明的方法能够克服传统方法在处理电力机车轴承复合故障多通道信号时遇到的噪声影响严重和无法有效检测复合故障的问题，实现复合故障可视化同步输出，为走行部复杂动态信号中微弱和轴承复合故障特征提取与识别提供有力依据。

本发明授权电力机车走行部轴承复合故障特征多通道同步提取方法在权利要求书中公布了：1.一种电力机车走行部轴承复合故障特征多通道同步提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，使用基于高阶奇异值分解的张量同步去噪方法对采集的电力机车走行部轴承的复合故障的多通道振动信号进行预处理； 步骤S2，对预处理后的所述多通道振动信号，使用多层K值MVMD算法进行自适应滤波和分解，得到分解结果； 步骤S3，基于所述分解结果，计算各通道包络谱的故障峰值因子并绘制塔型EC图，基于所述塔型EC图选择并输出所述多通道振动信号的最优分析结果，同步提取轴承复合故障特征， 步骤S1包括以下子步骤： 步骤S1-1，将所述多通道振动信号进行相空间重构为轨迹矩阵； 步骤S1-2，将所述轨迹矩阵沿第三维方向排列为多个张量前向切片，将多个所述张量前向切片叠加构成张量； 步骤S1-3，对所述张量进行高阶奇异值分解，得到奇异值对角矩阵，该奇异值对角矩阵中包含有左奇异值矩阵； 步骤S1-4，计算所述奇异值对角矩阵的奇异熵增量，并取所述奇异熵增量第一次快速下降后趋于稳定的第一个点为降噪奇异阶，其中快速下降即所述奇异熵增量的下降速度超过预设阈值； 步骤S1-5，通过所述降噪奇异阶将所述奇异值对角矩阵截取为截断后的所述奇异值对角矩阵，并同样得到截断后的所述左奇异值矩阵； 步骤S1-6，基于截断后的所述左奇异值矩阵，求解出核心张量及去噪张量； 步骤S1-7，将所述去噪张量逆变换为降噪后的所述多通道振动信号。

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