买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于参数字典和OMP算法的轴承微弱故障特征提取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：CN115169396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202210760747.1，技术领域涉及：G06F18/2136；该发明授权基于参数字典和OMP算法的轴承微弱故障特征提取方法是由王宇;周申申;訾艳阳设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于参数字典和OMP算法的轴承微弱故障特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于参数字典和OMP算法的轴承微弱故障特征提取方法，根据采集的滚动轴承振动数据，建立滚动轴承振动信号的稀疏表示模型；所述滚动轴承振动数据包括有用故障信息和无用背景噪声信息的滚动轴承振动信号，根据Laplace小波参数字典，采用正交匹配追踪算法进行滚动轴承的信号稀疏表示模型的稀疏系数矩阵的求解；将稀疏系数矩阵与Laplace小波参数字典对信号重构，对重构后的信号进行包络分析，提取微弱故障特征，实现轴承故障诊断。本发明不仅能够有效的降低原有方法的算法复杂度，还可以更加准确的提取强背景下噪声下的轴承微弱故障特征，能够简单有效的在工程实践中进行滚动轴承的故障诊断。

本发明授权基于参数字典和OMP算法的轴承微弱故障特征提取方法在权利要求书中公布了：1.基于参数字典和OMP算法的轴承微弱故障特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 1根据采集的滚动轴承振动数据，建立滚动轴承振动信号的稀疏表示模型；所述滚动轴承振动数据为包括有用故障信息和无用背景噪声信息的滚动轴承振动信号； 2根据Laplace小波参数字典，采用正交匹配追踪算法进行滚动轴承的信号稀疏表示模型的稀疏系数矩阵的求解；通过稀疏系数矩阵与Laplace小波参数字典对包括有用故障信息和无用背景噪声信息的滚动轴承振动信号重构，对重构后的信号进行包络分析，提取微弱故障特征，实现滚动轴承故障诊断； 根据Laplace小波参数字典，采用正交匹配追踪算法进行滚动轴承的信号稀疏表示模型的稀疏系数矩阵的求解的具体过程如下： 当改进的平方包络谱负熵达到最大时，停止正交匹配追踪算法的迭代，得到稀疏系数矩阵； 改进的平方包络谱负熵通过下式计算： 其中，为改进的平方包络谱负熵，为信号标准差，为信号的平方包络谱负熵；所述信号标准差的计算公式SD为： 其中，为信号的采样点数，为信号的均值； 信号的平方包络谱负熵计算公式为： 其中，为均值计算，为离散信号n=0,…,L在频率范围内的平方包络谱，其表达式为： 其中，为离散信号n=0,…,L在频率范围内的平方包络，其表达式为： 。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。