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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利基于特征导向正则参数的旋转机械稀疏表示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：CN115343046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210875730.0，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权基于特征导向正则参数的旋转机械稀疏表示诊断方法是由孙若斌;翟智;陈雪峰;杨志勃;苏宇峰;杨来浩设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征导向正则参数的旋转机械稀疏表示诊断方法在说明书摘要公布了：公开了基于特征导向正则参数的旋转机械稀疏表示诊断方法，方法中，采集旋转机械轴承端盖处的振动加速度信号；设定信号分解字典为傅里叶基与正交小波基组成的复合冗余字典；利用最小角回归算法求解所采集的振动加速度信号在复合冗余字典中对应的稀疏表示系数，得到l1范数约束的凸优化问题的解路径；分别利用最小角回归算法中每一步得到的临时解，重构出多个待选特征信号，其中每个待选特征信号对应某个正则参数下该凸优化问题的临时解；分别计算每个待选特征信号的特征存在指标FP，其中最大的特征存在指标FP对应最优的正则参数设定和最优的故障特征信号；通过判断故障特征信号的包络解调谱中是否有显著故障特征频率以进行旋转机械故障诊断。

本发明授权基于特征导向正则参数的旋转机械稀疏表示诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征导向正则参数的旋转机械稀疏表示诊断方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤1，采集旋转机械的振动加速度信号；步骤2，设定信号分解字典为傅里叶基与正交小波基组成的复合冗余字典；步骤3，利用最小角回归算法求解所采集的振动加速度信号在复合冗余字典中对应的稀疏表示系数，得到l1范数约束的凸优化问题的解路径，其中，解路径为不同正则参数所对应的优化问题的解集合；步骤4，分别利用最小角回归算法中每一步得到的临时解，重构出多个待选特征信号，其中每个待选特征信号对应一个正则参数下的凸优化问题的临时解；步骤5，分别计算每个待选特征信号的特征存在指标FP，其中最大的特征存在指标所对应的正则参数、待选特征信号为最优的正则参数设定和最优的故障特征信号；步骤6，通过判断最优的故障特征信号的包络解调谱中是否有显著的故障特征频率以进行旋转机械故障诊断，其中，在故障特征频率处谱线幅值突出地高于其他谱线幅值，则表明存在显著的故障特征频率，其中，以所有谱线的95％分位数作为阈值，此处谱线幅值超出所述阈值认为是存在显著的故障特征频率。

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