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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种基于循环脉冲特征分解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：CN119437707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411454676.8，技术领域涉及：G01M13/021；该发明授权一种基于循环脉冲特征分解的齿轮箱故障诊断方法及系统是由彭延峰;田韬;郭理宏;杨来铭;郭勇;赵思波;刘燕飞设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于循环脉冲特征分解的齿轮箱故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于循环脉冲特征分解的齿轮箱故障诊断方法及系统，该方法包括：构建新的字典矩阵“循环脉冲字典矩阵”对多个周期脉冲信号混合而成的信号所包含的脉冲循环周期进行准确估计；根据脉冲循环周期的能量值大小顺序采用Goertzel算法获取对应的频率幅值；对脉冲循环周期对应的CPCC进行分离重构，将信号分解成若干个CPCC。本发明构建循环脉冲字典矩阵对周期脉冲信号的脉冲循环周期稀疏表示，准确的估计出了齿轮振动信号中故障脉冲特征的循环周期；采用Goertzel算法根据脉冲循环周期对齿轮振动信号中的CPCC进行分解重构，分解出的CPCC中包含了丰富的周期脉冲特征信息。

本发明授权一种基于循环脉冲特征分解的齿轮箱故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于循环脉冲特征分解的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，该方法包括： S1：构建新的字典矩阵“循环脉冲字典矩阵”对多个周期脉冲信号混合而成的信号所包含的脉冲循环周期进行准确估计； S2：根据脉冲循环周期的能量值大小顺序采用Goertzel算法获取对应的频率幅值； S3：对脉冲循环周期对应的CPCC进行分离重构，将信号分解成若干个CPCC； 所述S1具体包括： 1DFT矩阵 由于DFT矩阵满足范德蒙德矩阵的条件有不同的行，即DFT矩阵为满秩矩阵；另外，给定一个向量其中WP＝e-j2πP，k是一个整数且1≤k≤P，将其改写为其中di是P的约数记作di|P；作为n中的一个向量，向量具有周期di；设φn表示在n处求值的Eulertotient函数，由于ki有φdi个这样的值，因此有φdi个形式为的信号正好等于di；如果考虑对于1≤k≤P中的所有k值，将P的每个除数di生成形式为的序列，对于每个di，显然有φdi个这样的序列，因为ki有φdi个值；这样的序列的总数是： 综上所述，维度为P×P的DFT矩阵的P列可划分为K类，每一类为一个因子di|P；在类i中有φdi列，可以聚集成P×φdi矩阵它们的形式为周期都是di；这个DFT矩阵的任何列都不存在有di|P以外的周期； 例如，对于式5中的8×8DFT矩阵，第一列是周期为1的向量，第二列是周期为2的向量，第三和第四列是周期为4的向量，其余的是周期为8的向量； 2循环脉冲字典矩阵的构建 根据上述DFT矩阵的周期特性，P×P的DFT矩阵D表示为： D＝c1,c2,…,cP6 其中，cP的是矩阵D第P列周期值为P的向量，cP维度为P×1；设m＝1,2,…,P-1,m中与周期P互为素数的值个数count■记为LP： LP＝countgcdm,P＝17 式中gcdm,P表示获取m和P的最大公因数，将DFT矩阵重构为CP： 其中是cP的循环位移形式，例如式9中C8为： 假设输入数据是xn，数据长度为N，周期性地将矩阵CP复制扩展构成N×LP的矩阵BP,必要时截断最后一个CPq矩阵取CP前h行，其中q＝ceilNP，使其满足N＝P×q-1+h； 构建从1到Pmax的BP矩阵，形成循环脉冲字典矩阵A： 其中，令A为N×L的矩阵； 3循环脉冲周期估计 如果给定的信号是周期小于Pmax的周期性信号，那么它必须是字典列的线性组合；这是因为，如果它是周期为P的周期，那么周期P作为除数的列一定能够张成它，所以式12中的方程组必须有解y，其中x＝x0,x1,…,xN-1T,方程组为： x＝Ay12 关于求解式12方程组的解，采用正交匹配追踪算法OMP，令残差γ0＝x，原子支撑集为支撑矩阵A0＝0，稀疏度I＝roundPmax×4，迭代次数t＝1；首先寻找最大列内积索引λt： 上式中aj为A的第j列，然后更新原子支撑集Λt＝Λt-1∪λt，更新支撑矩阵At＝At-1∪aλ，再求x＝Atyt的最小二乘解： 最后，更新残差当tI时迭代终止，否则t＝t+1,继续寻找最大列内积索引λt；设GP是xn在当前周期P的周期能量值，GP定义如下： 信号xn的周期能量值从1到Pmax变化情况记作SU，其中U＝1,2,…,Pmax，SU定义如下： SU＝G1,G2,…,GPmax16。

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