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龙图腾网获悉宜宾职业技术学院;宜宾嘉博智能科技有限公司申请的专利一种AHO-VMD-CNN-BiGRU的旋转机械故障诊断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：CN121579957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610107571.8，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种AHO-VMD-CNN-BiGRU的旋转机械故障诊断方法是由代云中;唐宇峰;刘铭煊;严才秀;郭容设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AHO-VMD-CNN-BiGRU的旋转机械故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种AHO‑VMD‑CNN‑BiGRU的旋转机械故障诊断方法，属于智能故障诊断技术领域，其内容包括：获取旋转机械在正常及不同故障类型下的振动信号；采用变分模态分解方法对旋转机械振动信号进行预处理，分解并去除噪声后重构生成新信号；采用短时傅里叶变换将新振动信号转换为二维时频图像；采用非洲鬣狗群优化算法AHO优化卷积神经网络CNN‑双向门控循环单元神经网络BiGRU的超参数；将二维时频图像输入优化超参数后的CNN‑BiGRU模型，实现旋转机械故障诊断；本发明对提高旋转机械故障诊断准确率、指导设备维护维修具有十分重要的实际意义。

本发明授权一种AHO-VMD-CNN-BiGRU的旋转机械故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种AHO-VMD-CNN-BiGRU的旋转机械故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：获取旋转机械在正常运行状态及不同故障类型下的原始振动信号作为训练样本，并标注对应的故障类别； 步骤二：采用变分模态分解方法对原始振动信号进行降噪预处理，通过分解、筛选并重构，得到去噪后的重构信号； 步骤三：将重构信号通过短时傅里叶变换转换为二维时频图像； 步骤四：设定非洲鬣狗群优化算法的基本参数； 步骤五：利用非洲鬣狗群优化算法对卷积神经网络-双向门控循环单元网络模型的超参数进行自动寻优； 步骤六：基于优化后的超参数，结合重构信号及其对应故障标签，训练基于卷积神经网络-双向门控循环单元网络模型的旋转机械故障诊断模型； 步骤七：对待诊断的振动信号采用如步骤二所述的变分模态分解方法进行降噪，并将降噪后的信号通过如步骤三所述的短时傅里叶变换转换为时频图像后，将时频图像输入至已训练完成的卷积神经网络-双向门控循环单元网络模型中，实现旋转机械的故障类型识别； 步骤四中，所述非洲鬣狗群优化算法分为五个依次执行的步骤： 步骤S41：在初始化阶段，随机生成Y只鬣狗，其表达式如下： X k =lb+ub-lb×rand0,1 其中，Xk代表第k只鬣狗个体的位置，k=1,2,…Y，lb为搜索域的下限，ub为搜索域的上限，Xk，lb，ub都是N维向量，其中N代表求解问题维度，rand0,1代表0~1之间的随机数组成的N维向量； 步骤S42：在团队构建及领袖选举阶段，鬣狗个体随机组成捕猎团队，并计算每个团队中每个个体的适应度值，并将适应度值最优的鬣狗个体作为当前捕猎团队的领袖，每个团队的成员数量Ts是动态调整的，其公式如下： Ts=maxTsmin,minTsmax,round3+2sin2π×tT 若YTs无法整除，则剩余的余数个个体组成一个团队；其中，round函数代表对括号内的数值四舍五入取整数，t为当前迭代次数，T为最大迭代次数，Tsmax和Tsmin代表团队最大规模和最小规模； 步骤S43：在团队围捕阶段，每个团队中非适应度最优的个体将朝着该团队中的领袖所处的位置移动；每个团队领袖则会在自身周围进行更为细致的局部搜索；此阶段的更新公式如下： X i,m t+1=Xi,mt+C0,1×αt×Xi,lt-Xi,mtFi,mt≠Fi,lt X i,l t+1=Xi,lt+C0,1×Xi,lt-h×Xi,mtFi,mt=Fi,lt 其中，Xi,mt+1和Xi,mt分别表示第t+1次和第次迭代中第个团队中第个成员的位置，i,lt+1i,l分别为第+1和次迭代中第个团队中领袖的位置，i,mi,l分别表示第次迭代中第个团队中第个成员和该团队领袖所处位置的适应度值，0,1为维柯西扰动向量，分别为非最优个体和领袖各自移动时的步长大小，表达式分别为： max-maxmin× =2cos 其中，max为最大步长，min为最小步长，为0,1均匀分布的随机数； 步骤S44：在团队更替阶段，每经过轮迭代，删除所有团队中平均适应度值最差的团队，并在搜索范围内，根据以下公式重新生成个体： 其中，w,mt+1表示第t+1次迭代中最差团队中第个成员的位置，w,lt+1w,l分别表示第t+1次和第次迭代中最差团队中领袖的位置，randi,l表示从第次迭代中的团队领袖中随机选取的一位领袖的位置；为随机高斯扰动项，； 步骤S45：判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，若是则迭代完成并结束搜索，输出最优位置，若否则返回步骤S42并重复执行S42~S45。

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