华东交通大学王智博获国家专利权
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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种轴承故障诊断方法、系统、存储介质及电子设备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:CN120086715B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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:202510549849.2,技术领域涉及:G06F18/2415;该发明授权一种轴承故障诊断方法、系统、存储介质及电子设备是由王智博;张龙;王朝兵;杨亚江设计研发完成,并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种轴承故障诊断方法、系统、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了:本发明提供一种轴承故障诊断方法、系统、存储介质及电子设备,该方法包括获取源域数据和目标域数据;对源域数据和目标域数据去噪;对源域数据和目标域数据特征提取得到初始特征向量;将初始特征向量进行初始化处理;对源域数据和目标域数据的节点迭代更新,得到源域图和目标域图,并计算差异值;计算二者的相似性损失,计算轴承类别的真实分布概率和预测分布概率,得到交叉熵损失函数,获取最大均值差异函数,计算总损失函数;对度量函数、源域图和目标域图、节点、图核模型的参数进行梯度计算;对结果进行监督,结合图核损失函数对图核模型进行联合优化。本发明减小了源域图和目标域图的图形态特征化差异,提高了识别模型的泛化能力。
本发明授权一种轴承故障诊断方法、系统、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了:1.一种轴承故障诊断方法,其特征在于,包括如下步骤: 获取轴承在已知环境下的信号数据,并将已知环境下的信号数据作为源域数据,获取轴承在其他环境下的信号数据,并将其他环境下的信号数据作为目标域数据; 对所述源域数据和所述目标域数据进行去噪处理; 通过结合自注意力机制的深度残差神经网络对去噪后的所述源域数据和所述目标域数据进行特征提取,以得到初始特征向量; 将所述初始特征向量视为节点,对所述节点在时间通道和频率通道进行加权处理,以对所述节点进行标签嵌入初始化; 引入图核模型分别对所述源域数据和所述目标域数据中的标签嵌入初始化后的节点进行迭代更新,以得到源域图和目标域图,并通过图形态差异度量函数计算所述源域图和所述目标域图之间的差异值; 根据所述差异值计算所述源域图和所述目标域图之间的相似性损失,基于交叉熵损失函数,根据所述源域数据和所述目标域数据得到轴承类别真实分布概率,并通过所述深度残差神经网络中的全连接层,在对所述源域数据和所述目标域数据中的节点进行迭代更新的过程中得到轴承类别预测分布概率,以计算所述轴承类别真实分布概率和所述轴承类别预测分布概率之间的分布差异损失,引入核函数,通过最大均值差异函数,计算所述源域数据和所述目标域数据在空间中均值嵌入的距离,以得到均值差异损失,结合所述相似性损失、所述分布差异损失和所述均值差异损失计算总损失函数; 基于所述总损失函数依次对所述图形态差异度量函数、所述源域图和所述目标域图、所述节点、及所述图核模型的参数进行梯度计算; 使用所述交叉熵损失函数,在对所述源域数据和所述目标域数据中的节点进行迭代更新的过程中对分类结果进行监督学习,并结合所述图形态差异度量函数及最大均值差异函数,对所述图核模型进行联合优化。
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