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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于局部特征稀疏编码表征的齿轮箱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：CN117131412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310937683.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于局部特征稀疏编码表征的齿轮箱故障诊断方法及系统是由张志强;储昭碧;陈立平;顾盼盼设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部特征稀疏编码表征的齿轮箱故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于局部特征稀疏编码表征的齿轮箱故障诊断方法及系统，首先获取齿轮箱不同健康状态下的振动信号样本得到样本集；然后对样本集中的每个样本以相同的重叠率进行分片得到片段集，经白化处理后，训练稀疏编码模型，得到一组词典；接着利用得到的词典计算每个样本中每个片段的稀疏表征，经平均池化处理后得到每个振动信号样本的特征；最后以提取的振动信号特征训练Softmax分类器，利用训练好的Softmax分类器实现齿轮箱不同健康状态的智能诊断与识别；该方法直接对原始振动信号进行处理，实现特征的自动提取和健康状态的自动识别，减少了人为干预，并减轻了对诊断知识和诊断经验的依赖。

本发明授权基于局部特征稀疏编码表征的齿轮箱故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于局部特征稀疏编码表征的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，包括以下过程： 步骤1、获取齿轮箱不同健康状态下的振动信号样本，构成样本集； 步骤2、对样本集中的每个振动信号样本以相同的重叠率进行分片得到局部样本片段集，然后对局部样本片段集进行白化处理，利用白化后的局部样本片段集训练稀疏编码模型得到词典； 所述白化处理的方法如下： 将局部样本片段集合成一个数据矩阵； 对数据矩阵的协方差矩阵进行特征分解得到特征值，分解方法如下： 其中，为对角矩阵，对角元素为的特征值，为的特征值对应的特征向量； 根据特征值计算局部样本片段集合对应的白化结果，表达式如下： 其中，为白化变换矩阵； 步骤3、根据词典计算每个振动信号样本中每个片段的稀疏表征，根据稀疏表征确定每个振动信号样本的特征； 所述稀疏表征的计算方法如下： 对振动信号样本片段的白化处理结果进行优化问题求解，得到对应的稀疏表征； 其中，为词典，为稀疏惩罚参数，为样本中的第个片段对应的白化结果； 步骤4、采用振动信号样本特征训练Softmax分类器，利用训练好的Softmax分类器实现齿轮箱的故障诊断。

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