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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利基于可控稀疏度形态分解的滚动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：CN119202678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411698625.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于可控稀疏度形态分解的滚动轴承故障诊断方法及系统是由丁宝庆;金磊;王诗彬;赵志斌;张兴武;孙闯;温广瑞;曹宏瑞;李应红;陈雪峰设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可控稀疏度形态分解的滚动轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：基于可控稀疏度形态分解的滚动轴承故障诊断方法及系统，其中，采集轴承振动信号与转速信号，根据转速信号选取稳定工况下的振动信号片段；基于离散频率成分的频域稀疏性，构造自适应控制傅里叶字典稀疏度的指标；基于故障脉冲移位不变性，设计确定稀疏度的循环字典学习算法；基于离散频率成分和故障脉冲区分特性，建立可控稀疏度的形态分解算法模型；根据自适应控制稀疏度的约束，利用贪婪算法求解形态分解算法模型中傅里叶字典的稀疏表示以分离离散频率；根据确定稀疏度的约束，交替使用频域最小二乘法和贪婪算法分别求解循环字典和循环字典的稀疏表示；对重构的故障脉冲进行包络谱分析，与轴承故障特征频率对比，计算CI指标，完成诊断。

本发明授权基于可控稀疏度形态分解的滚动轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可控稀疏度形态分解的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：S100、采集滚动轴承的振动信号与转速信号，并根据转速信号选取样本数为N的稳定工况下的振动信号，，轴承发生故障时，振动信号中含有具有周期移位不变特性的故障脉冲，和具有频域稀疏性的离散频率成分，，离散频率成分包括齿轮或轴激励引起的周期信号；S200、基于离散频率成分的频域稀疏性，构造评价稀疏性的指标约束，以此自适应控制傅里叶字典的稀疏度；S300、基于故障脉冲的移位不变性，以故障周期为原子长度构造循环字典并设计确定稀疏度的循环字典学习算法；S400、基于离散频率成分和故障脉冲的区分特性，建立可控稀疏度的形态分解算法模型；S500、根据自适应控制稀疏度的约束，利用贪婪算法求解形态分解算法模型中的傅里叶字典的稀疏表示，并分离离散频率成分；S600、根据确定稀疏度的约束，交替使用频域最小二乘法和贪婪算法分别求解循环字典和循环字典的稀疏表示，实现故障脉冲提取；S700、对提取的故障脉冲进行包络谱分析，与轴承故障特征频率对比，计算CI指标，完成故障诊断，CI指标为特征基频幅值FFA和特征能量占比FER；其中，S400中，建立可控稀疏度的形态分解算法模型： ，稀疏度的约束条件的不同情形，使得形态分解算法模型包括，1基于MR自适应控制稀疏度约束的模型： ，2基于SF自适应控制稀疏度约束的模型： ，3基于SF自适应控制稀疏度约束的模型： ，其中，，表示当前求解的稀疏表示矩阵；，表示当前重构的离散频率成分；是将矩阵的列连接成一维向量的操作；，表示上一个稀疏度水平求解的稀疏表示矩阵；，表示上一个稀疏度水平重构的离散频率成分；表示傅里叶变换之后的结果；，为轴承信号的频谱包络，还有其标准差；的取值范围；表示绝对值运算，为无穷范数，表示均值运算。

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