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龙图腾网获悉重庆科技学院申请的专利一种基于二次信号加强的CNN滚动轴承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：CN114813121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210469616.8，技术领域涉及：G01M13/04；该发明授权一种基于二次信号加强的CNN滚动轴承故障诊断方法是由王雪;黄旭;罗月;何凤;李妍君设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二次信号加强的CNN滚动轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及轴承故障诊断技术领域，具体涉及一种基于二次信号加强的CNN滚动轴承故障诊断方法，包括利用公开数据集进行建模，得到模型；设计梯形滤波器；基于梯形滤波器和带通滤波器，根据已知故障类型对公开数据集进行信号加强，得到训练样本图像；使用训练样本图像对模型进行训练，得到识别模型；基于梯形滤波器和带通滤波器，根据已知故障类型对实际样本进行信号加强，得到实际样本图像；将实际样本图像放入识别模型中进行故障诊断，得到诊断结果，本发明进行了两次信号增强，通过滤波器的公开数据集进行了信号增强，从而解决不能对微弱的信号进行故障检测，导致对轴承检测的精确度降低的问题。

本发明授权一种基于二次信号加强的CNN滚动轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二次信号加强的CNN滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用公开数据集进行建模，得到模型； 设计梯形滤波器和带通滤波器； 基于所述梯形滤波器和所述带通滤波器，根据已知故障类型对所述公开数据集进行信号加强，得到训练样本图像； 使用所述训练样本图像对所述模型进行训练，得到识别模型； 基于所述梯形滤波器和所述带通滤波器，根据已知故障类型对实际样本进行信号加强，得到实际样本图像； 将所述实际样本图像放入所述识别模型中进行故障诊断，得到诊断结果； 所述基于所述梯形滤波器和所述带通滤波器，根据已知故障类型对所述公开数据集进行信号加强，得到训练样本图像的具体方式为： 根据已知故障类型选择每种故障的样本； 基于所述样本的参数制作幅值谱，得到训练幅值谱； 将所述训练幅值谱与所述梯形滤波器相乘，得到训练时域滤波信号； 对所述训练时域滤波信号进行短时傅里叶变换后进行尺寸调整，得到训练灰度图； 使用所述带通滤波器对所述训练灰度图进行纹理增强，得到训练样本图像。

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