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龙图腾网获悉辽宁瀛寰科技有限公司申请的专利一种轧机传动中心线的自动跟踪确定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：CN121579938B 。

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：202610108573.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种轧机传动中心线的自动跟踪确定方法是由徐柏枫;尚利富;冯卓懿设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轧机传动中心线的自动跟踪确定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及轧机传动故障诊断技术领域，公开了一种轧机传动中心线的自动跟踪确定方法。该方法包括设备参数、运动数据和轧辊数据的原始信息，通过状态剖面解析和动态轨迹重建，分别得到结构化的工况剖面和部件运动轨迹谱。对运动轨迹谱进行周期性扰动特征剥离，生成扰动特征剖面，并将其与工况剖面在特征空间进行配准叠加，形成复合工况特征图。从该图中提取与轧辊相关的多维特征簇，并输入预测模型计算得到因果强度列表。依据此列表在复合特征图定义的时空坐标系中进行反向溯源定位，精确锁定导致中心线偏差的源头工况阶段与具体传动部件，并生成包含偏差源标识和模式的追踪报告。该方法实现了对传动中心线偏差的自动化、精准化根源诊断。

本发明授权一种轧机传动中心线的自动跟踪确定方法在权利要求书中公布了：1.一种轧机传动中心线的自动跟踪确定方法，其特征在于，所述方法包括： 从轧机的在线监控装置和历史数据库接收原始监测信息，所述原始监测信息包含设备工作参数、传动部件运动数据和轧辊几何数据； 对所述设备工作参数进行状态剖面解析，得到结构化的轧机工况剖面，包括： 对所述设备工作参数进行参数类型归类，分离出负载参数、速度参数、温度参数以及润滑参数； 针对每一类参数的时间序列，执行趋势转折点检测，识别出所述时间序列中的状态平稳阶段、状态过渡阶段以及状态异常阶段； 分别提取所述状态平稳阶段的均值特征向量、所述状态过渡阶段的趋势斜率特征向量、以及所述状态异常阶段的波动幅度特征向量； 将所述均值特征向量、趋势斜率特征向量以及波动幅度特征向量，按照时间先后顺序及阶段类别进行三维特征矩阵组装，形成所述轧机工况剖面； 对所述传动部件运动数据进行动态轨迹重建，得到部件运动轨迹谱，其中，所述轧机工况剖面与所述部件运动轨迹谱在时间维度上相互对应； 对所述部件运动轨迹谱进行周期性扰动特征剥离，生成扰动特征剖面，包括： 对所述部件运动轨迹谱中每个运动周期单元的轨迹线进行频谱分析，分解为基频轨迹分量和多个谐波轨迹分量； 识别并滤除所述基频轨迹分量，将剩余的谐波轨迹分量进行合成，得到周期性扰动轨迹； 计算所述周期性扰动轨迹在每个采样时刻的瞬时能量密度，形成扰动能量序列； 提取所述周期性扰动轨迹在相空间中的几何形态特征，形成扰动形态向量； 将所述扰动能量序列与所述扰动形态向量按照时间戳合并，构成所述扰动特征剖面； 将所述扰动特征剖面与所述轧机工况剖面进行特征空间配准与叠加，形成复合工况特征图； 从所述复合工况特征图中提取与所述轧辊几何数据相关的多维特征簇，将所述多维特征簇输入到中心线偏移趋势预测模型中，所述中心线偏移趋势预测模型的构建步骤包括： 收集历史监测数据，所述历史监测数据包括历史设备工作参数、历史传动部件运动数据、历史轧辊几何数据以及历史中心线偏移记录； 对所述历史设备工作参数进行状态剖面解析，得到历史轧机工况剖面，对所述历史传动部件运动数据进行动态轨迹重建，得到历史部件运动轨迹谱； 对所述历史部件运动轨迹谱进行周期性扰动特征剥离，生成历史扰动特征剖面，将所述历史扰动特征剖面与所述历史轧机工况剖面进行特征空间配准与叠加，形成历史复合工况特征图； 从所述历史复合工况特征图中提取与所述历史轧辊几何数据相关的历史多维特征簇； 将所述历史多维特征簇作为输入特征，将所述历史中心线偏移记录作为标签，训练特征重要性评估网络，所述特征重要性评估网络通过计算每个特征维度的权重输出初始重要性权重； 基于轧机传动领域的先验知识构建因果图结构，所述因果图结构包含特征节点、因果边和权重参数，将带有所述初始重要性权重的历史多维特征簇输入因果图推理网络进行训练，所述因果图推理网络通过激活因果边和更新权重参数来学习特征之间的因果关系； 通过迭代优化使模型的预测输出与历史中心线偏移记录之间的误差最小化，完成中心线偏移趋势预测模型的构建； 计算得到轧辊几何异常与各工况维度的因果强度列表； 依据所述因果强度列表，在所述复合工况特征图所定义的时空坐标系中，对所述轧辊几何数据进行反向溯源定位处理，锁定导致中心线偏差的源头工况阶段与传动部件，生成包含偏差源标识和偏差模式的传动中心线追踪报告。

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