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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于稀疏分解的重加权分步正则化轴承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：CN115982869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211474897.2，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于稀疏分解的重加权分步正则化轴承故障诊断方法是由余立超;罗华耿;张保强;王成龙设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏分解的重加权分步正则化轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：一种基于稀疏分解的重加权分步正则化轴承故障诊断方法，涉及轴承故障诊断。包括以下步骤：1建立稀疏分解问题模型：通过引入合适的罚函数替代0范数，借助正则化，转化为无约束的最优化问题；2构造替代函数，使替代函数具备与目标函数相近的最优解；3优化替代函数，通过迭代构造和缩减替代函数，时间索引参数逐渐收敛至实际冲击发生的位置，稀疏系数也逐渐逼近真实值；4更新正则化参数和剔除冗余原子，当收敛误差小于设定的收敛阈值时，结束迭代，完成重加权分步正则化轴承故障诊断。能够兼具强稀疏促进能力和高拟合精度，具有更高的信号重建精度，从而能够提供更加准确的轴承故障诊断结果。

本发明授权一种基于稀疏分解的重加权分步正则化轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏分解的重加权分步正则化轴承故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤： 1建立稀疏分解问题模型：通过引入合适的罚函数替代0范数，借助正则化，转化为无约束的最优化问题； 所述建立稀疏分解问题模型的具体步骤为： 引入对数求和罚函数来替代0范数以构建待优化的目标函数，振动信号y在稀疏字典A上的稀疏表示描述为： 其中，表示稀疏字典矩阵，表示由稀疏系数构成的矢量；n表示噪声干扰；τ表示时间索引参数，ε表示容差，∈为正参数，保证对数函数的真数大于0；通过令正参数∈逼近0以保证全局最优解收敛到真实值附近；借助正则化，将上式表达为如下无约束的最优化问题： λ表示正则化参数，为伴随迭代进程变化的参数，λ的取值决定误差项和正则项在目标函数中的权重大小，影响全局最优解的所在位置；求解上式的最优解采用受控极小化框架，通过优化合适的替代函数实现对目标函数的间接优化； 2构造替代函数，使替代函数具备与目标函数相近的最优解； 3优化替代函数，通过迭代构造和缩减替代函数，时间索引参数逐渐收敛至实际冲击发生的位置，稀疏系数也逐渐逼近真实值； 4更新正则化参数和剔除冗余原子，当收敛误差小于设定的收敛阈值时，结束迭代，完成重加权分步正则化轴承故障诊断。

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