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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于高斯混合模型和指数混合模型的齿轮健康指标构建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：CN116818311B 。

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：202310786313.3，技术领域涉及：G01M13/021；该发明授权基于高斯混合模型和指数混合模型的齿轮健康指标构建方法是由秦毅;陈定粮;周江洪;毛永芳设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高斯混合模型和指数混合模型的齿轮健康指标构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于高斯混合模型和指数混合模型的齿轮健康指标构建方法，属于齿轮健康状态评估技术领域。该方法包括：采集相应工况下的齿轮全生命周期振动信号，并进行去噪声和FFT处理；分别构建并训练高斯混合模型和指数混合模型，然后分别选取去噪声和FFT处理后的前S个健康数据，利用EM算法来分别训练高斯混合模型和指数混合模型，获得对应模型下的基准分布；其次利用不同模型下的基准分布和整个生命周期数据的分布来计算时域和频域下的分布重合度值；最后根据分布重合度值获得时域和频域下健康指标，并根据健康指标的单调性来自适应加权获得最后的齿轮健康指标。本发明能提高齿轮健康指标的适用性。

本发明授权基于高斯混合模型和指数混合模型的齿轮健康指标构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高斯混合模型和指数混合模型的齿轮健康指标构建方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1：通过数据采集系统采集相应工况下的齿轮全生命周期振动信号，并将采集到的振动信号进行预处理来消除振动信号中的噪声，预处理后的全生命周期数据为Y＝y1,y2,…,yNT，其中，yi＝y1,y2,…,yn，N为全生命周期的样本数目，n为单个样本的数据长度； S2：将预处理后的全生命周期数据进行FFT，得到变换后的FFT数据为其中，m为单个FFT数据样本的数据长度； S3：构建高斯混合模型GMM； S4：将预处理后的全生命周期数据Y＝y1,y2,…,yNT的前S个健康数据输入到GMM中，利用EM算法进行迭代训练；经过多次的迭代更新训练，EM算法收敛，获得基准分布P0； S5：将全生命周期数据同样输入到构建好的GMM中，使用EM算法进行迭代训练；经过多次的迭代更新训练，EM算法收敛，获得整个生命周期数据的分布P＝P1,P2,…,PN； S6：利用基准分布P0和整个生命周期数据的分布P＝P1,P2,…,PN来计算时域下的分布重合度值计算公式如下： 其中，Si为基准分布P0和分布Pi之间重叠区域的面积； S7：利用计算得到的分布重合度值来构建时域下的健康指标为 S8：构建指数混合模型EMM； S9：将FFT数据的前S个健康数据输入到EMM中，利用EM算法进行迭代训练；经过多次的迭代更新训练，EM算法收敛，获得基准分布 S10：将整个FFT数据同样输入到构建好的EMM中，使用EM算法进行迭代训练；经过多次的迭代更新训练，EM算法收敛，获得整个生命周期数据的分布 S11：利用基准分布和整个FFT数据的分布来计算频域下的分布重合度值计算公式如下： 其中，为基准分布和分布之间重叠区域的面积； S12：利用计算得到的分布重合度值来构建频域下的健康指标为 S13：通过分别计算时域和频域下健康指标的单调性来自适应加权获得最后的齿轮健康指标。

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