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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于域适应特征的旋转机械变工况故障诊断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：CN117093924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202311131734.9，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于域适应特征的旋转机械变工况故障诊断方法是由钱孟浩;董飞;胡创伟;郑哲;刘海盈;程志友;宋俊材;阮瑞设计研发完成，并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于域适应特征的旋转机械变工况故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于域适应特征的旋转机械变工况故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1、获取有标签的源域特征样本集、无标签的目标域特征样本集；步骤2、计算得到特征分类准确率acc、SSIM和FID分数，并以此构建特征量化评估指标Z，通过Z值和设定阈值比较，从源域和目标域中提取出相应特征构建新的特征子集；基于Z计算结果选择相应数据构建源域、目标域特征样本子集；步骤3、对源域、目标域特征样本子集中数据进行联合分布适应；步骤4、采用联合分布适应后的源域中数据对故障诊断分类器进行训练，然后联合分布适应后目标域中的数据输入至训练好的故障诊断分类器中，完成故障诊断。本发明提升了跨域故障识别性能。

本发明授权基于域适应特征的旋转机械变工况故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于域适应特征的旋转机械变工况故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取已有工况带标签的旋转机械振动信号、变工况下无标签的旋转机械振动信号，提取已有工况带标签的旋转机械振动信号的时频域统计特征数据作为有标签的源域特征样本集，提取变工况下无标签的旋转机械振动信号的时频域统计特征数据作为无标签的目标域特征样本集； 步骤2、基于有标签源域特征样本集中的统计特征数据，计算获得源域特征样本集中各统计特征数据的特征分类准确率acc，以表征特征的判别性能；基于源域特征样本集中正常状态下统计特征数据和目标域特征样本集中正常状态下统计特征数据，计算获得各统计特征数据的结构相似性指数SSIM和FID分数，以表征特征的域不变性； 基于上述得到的特征分类准确率acc，SSIM和FID，构建各统计特征数据的特征量化评估指标 然后设定阈值，从源域特征样本集中选择特征量化评估指标Z大于设定阈值的多个时频域统计特征数据构建有标签的源域特征样本子集，以及从目标域特征样本集中选择特征量化评估指标Z大于设定阈值的多个时频域统计特征数据构建无标签的目标域特征样本子集； 步骤3、对步骤2得到的源域特征样本子集、目标域特征样本子集中的时频域统计特征数据进行联合分布适应，得到联合分布适应后的源域特征样本子集、目标域特征样本子集； 步骤4、采用步骤3得到的联合分布适应后的源域特征样本子集中的数据对故障诊断分类器进行训练，然后将步骤3得到的联合分布适应后的目标域特征样本子集中的数据输入至训练好的故障诊断分类器中，通过故障诊断分类器得到目标域的故障诊断结果。

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