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龙图腾网获悉华夏天信智能物联股份有限公司申请的专利基于加权稀疏子空间聚类的电机轴承故障诊断方法及装置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：CN119272081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411794287.X，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于加权稀疏子空间聚类的电机轴承故障诊断方法及装置是由苏位峰;刘辉臣;宇文博;卫三民;张飞库;孙浩翔;杨金梅;杨非非设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于加权稀疏子空间聚类的电机轴承故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于加权稀疏子空间聚类的电机轴承故障诊断方法及装置。所述基于加权稀疏子空间聚类的电机轴承故障诊断方法包括：获取样本集，所述样本集包括不同故障类型下轴承的振动信号；获取待诊断轴承的振动加速度信号；对所述待诊断轴承的振动加速度信号进行特征提取，从而获取待诊断特征向量；根据所述待诊断轴承的振动加速度信号以及所述样本集获取加权项；根据所述加权项、待诊断特征向量以及所述样本集，通过加权稀疏子空间聚类方法进行聚类并获取聚类结果。本申请在算法中引入数据之间的相似程度作为加权项，有利于对轴承故障进行准确的诊断。

本发明授权基于加权稀疏子空间聚类的电机轴承故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于加权稀疏子空间聚类的电机轴承故障诊断方法，其特征在于，所述基于加权稀疏子空间聚类的电机轴承故障诊断方法包括： 获取样本集，所述样本集包括不同故障类型下轴承的振动信号； 获取待诊断轴承的振动加速度信号； 对所述待诊断轴承的振动加速度信号进行特征提取，从而获取待诊断特征向量； 根据所述待诊断轴承的振动加速度信号以及所述样本集获取加权项； 根据所述加权项、待诊断特征向量以及所述样本集，通过加权稀疏子空间聚类方法进行聚类并获取聚类结果； 所述对所述待诊断轴承的振动加速度信号进行特征提取，从而获取待诊断特征向量包括： 对所述振动加速度信号进行三层小波包分解与重构； 对分解与重构后的低频信号进行奇异值分解得到待诊断特征向量； 所述对分解与重构后的低频信号进行奇异值分解得到待诊断特征向量包括： 选择分解与重构后的信号当中的低频信号组成初始特征矩阵； 对初始特征矩阵进行奇异值分解从而得到待诊断特征向量； 所述选择分解与重构后的信号当中的低频信号组成初始特征矩阵包括： 选择第三层小波包变换各个节点信号当中前5个低频节点信号； 将所述5个低频节点信号合并组成初始特征矩阵； 所述根据所述加权项、待诊断特征向量以及所述样本集，通过加权稀疏子空间聚类方法进行聚类并获取聚类结果包括： 根据待诊断特征向量以及所述样本集构成信号之间的高斯相似度矩阵；其中，通过高斯相似度函数计算测试集与样本集所有数据的相似度作为加权项； 根据所述高斯相似度矩阵求解加权稀疏表示模型得到表示系数矩阵； 根据获取的表示系数矩阵计算相似度矩阵； 对相似度矩阵应用谱聚类算法得到聚类结果。

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