西安交通大学王诗彬获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于多成分稀疏时域同步平均的旋转机械故障检测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：CN117232794B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211690520.0，技术领域涉及：G01M13/00；该发明授权基于多成分稀疏时域同步平均的旋转机械故障检测方法是由王诗彬;周江寒;王世傲;丁宝庆;赵志斌;田绍华;孙闯;严如强;陈雪峰设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多成分稀疏时域同步平均的旋转机械故障检测方法在说明书摘要公布了：公开了一种基于多成分稀疏时域同步平均的旋转机械故障检测方法，基于多成分稀疏时域同步平均的旋转机械故障检测方法中，传感器采集旋转机械的振动信号以及转频或转频脉冲信号，并进行数模转换获得转动信息和转速信息；利用已知的旋转机械的构成和部件数量信息，根据转频信息计算目标成分和转频无关成分对应的类时域同步平均向量ω1，ω2，构造多成分稀疏时域同步平均模型F1与F2，利用迭代优化求解算法对模型进行求解得到稀疏频域信息和重构时域信息，根据部件类型选择对应成分进行分析，并通过指标CIsTsA进行故障诊断，依据分析结果，对信号进行压缩存储。
本发明授权基于多成分稀疏时域同步平均的旋转机械故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多成分稀疏时域同步平均的旋转机械故障检测方法，其特征在于，其包括以下步骤， S100、采集旋转机械的振动信号和转速信息； S200、根据所述转速信息构造转频相关成分和转频无关成分对应的类时域同步平均向量ω1，ω2； S300、将转频相关成分和转频无关成分对应的类时域同步平均向量ω1，ω2作为加权项构造多成分稀疏时域同步平均模型F1以及含不相关字典的稀疏时域同步平均模型F2； S400、利用优化求解算法对多成分稀疏时域同步平均模型F1以及含不相关字典的稀疏时域同步平均模型F2进行迭代求解； S500、对于旋转机械的齿轮、轴承、转子不同的故障诊断对象，选择对应的成分的稀疏表示系数，通过逆傅里叶变换得到对应成分的时域信号，通过指标CISTSA进行故障诊断； S600、根据诊断结果，对信号进行压缩存储。
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